numpy.flatten

numpy.flatten函数用于将多维数组降为一维数组，返回一个新的一维数组。例如，对于一个二维数组[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]，使用flatten函数后会得到[1, 2, 3, 4, 5, 6]。

该函数的作用是将多维数组变成一个连续的一维数组，方便进行一些需要一维数组作为输入的操作，比如计算数组的均值或者方差。与此同时，flatten函数还能够返回一个拷贝，这意味着对返回的一维数组的修改不会影响原始的多维数组。

需要注意的是，flatten函数返回的是一个一维数组，而不是一个视图。这意味着返回的一维数组是原数组的一个拷贝，并不会共享内存。如果希望返回一个视图而不是拷贝，可以使用ravel函数。

总而言之，numpy.flatten函数用于将多维数组降为一维数组，并返回一个新的一维数组。它方便对数组进行一些需要一维数组作为输入的操作，同时还可以返回一个拷贝来保证操作的安全性。

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python numpy.flatten二维数组展开成一维

NumPy 是一个强大的Python科学计算库，它提供了大量的数学函数和操作数组的工具。`numpy.flatten()` 方法可以将多维数组转换成一维数组。这个方法通常用于简化数组的操作，或者当你需要将二维数据结构转换为一维数据结构时使用。

使用 `numpy.flatten()` 方法时，通常需要指定一个参数 `order`，它决定了数组在转换为一维数组时遍历的顺序。`order` 参数可以有三种取值：
- 'C'：按行遍历，先改变行索引，然后是列索引。
- 'F'：按列遍历，先改变列索引，然后是行索引。
- 'A'：自动选择 'C' 或 'F' 中的较快遍历顺序。
- 'K'：保持数组中元素的物理顺序。

例如，如果你有一个二维数组，并希望将其转换成一维数组，你可以这样使用 `numpy.flatten()` 方法：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
two_dim_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用方法转换为一维数组
one_dim_array = two_dim_array.flatten('C')

print(one_dim_array)

这段代码会输出 `[1, 2, 3, 4, 5, 6]`，显示了二维数组转换成了一维数组，并且是按照行来遍历的。

prob = prob.data.numpy().flatten()

这段代码是将一个 PyTorch Tensor 类型的 prob 转换为 numpy 数组，然后使用 flatten() 函数将其展平为一维数组。这通常用于后续对概率分布进行处理或可视化的操作。具体来说，prob 是一个概率分布向量，每个元素表示相应类别的概率，flatten() 函数将其展平为一维数组方便处理。