X = data.values X_flattened = X.ravel() X_flattened = X.flatten().copy()

这段代码的作用是将二维数组X展平为一维数组X_flattened，并且在展平后进行深拷贝。其中，ravel()和flatten()函数都可以将多维数组展平为一维数组，但是ravel()返回的是原数组的视图，即修改ravel()返回的数组会改变原数组，而flatten()返回的是深拷贝，不会改变原数组。因此，在这段代码中使用了flatten()函数并进行了深拷贝。

相关问题

data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx')将其中的数据转成一维且不改变形状

可以使用Pandas库中的values属性将DataFrame对象转换为NumPy数组，然后使用NumPy的ravel或reshape方法将二维数组转换为一维数组，并且不改变原始数据的形状。

例如，假设有一个Excel文件data.xlsx，包含一个名为Sheet1的工作表，你想要将工作表中的数据转换为一维数组并且不改变原始数据的形状，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件中的工作表数据
data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将DataFrame对象转换为NumPy数组
X = data.values

# 将二维数组转换为一维数组并不改变原始数据的形状
X_flattened = X.ravel()  # 或者使用 X.reshape(-1)

print(data)
print(X)
print(X_flattened)

运行结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]
[1 4 7 2 5 8 3 6 9]

在这个示例中，我们使用了Pandas库的read_excel方法读取Excel文件中的工作表数据，并将其转换为DataFrame对象data。然后，我们使用了DataFrame对象的values属性将DataFrame对象data转换为NumPy数组X，并且使用了NumPy的ravel方法将二维数组X转换为了一维数组X_flattened，并且不改变原始数据的形状。

需要注意的是，如果你修改了X_flattened，原始数据X也会被修改。如果你想要获取一个拷贝而不是视图，可以使用flatten方法，例如：

X_flattened = X.flatten().copy()

这样就能够获得一个拷贝，而不是视图了。

sel1=array([[4,2],[3,1]]) x=np.arange(4) x x[sel1] why this doesn't work

This doesn't work because the indexing array `sel1` is a 2-dimensional array, which means that it needs to be flattened or reshaped into a 1-dimensional array before it can be used for indexing.

If you want to use `sel1` as an indexing array to extract elements from `x`, you can flatten it using the `ravel()` method:

sel1 = sel1.ravel()
x[sel1]

This will give you the elements of `x` at the indices specified by `sel1`.