numpy.ma.ravel

嘛。ravel ( self , order = 'C' ) = <numpy.ma.core._frommethod对象>

返回 self 的一维版本，作为视图。

参数：

顺序{'C', 'F', 'A', 'K'}，可选

使用此索引顺序读取a的元素。 'C' 表示以类似于 C 的顺序对元素进行索引，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。 'F' 表示按照类似 Fortran 的索引顺序对元素进行索引，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。请注意，“C”和“F”选项不考虑底层数组的内存布局，仅涉及轴索引的顺序。 'A' 表示如果m在内存中是 Fortran连续的，则以类似 Fortran 的索引顺序读取元素，否则按类似 C 的顺序读取元素。 “K”表示按照元素在内存中出现的顺序读取元素，但当步幅为负时反转数据除外。默认情况下，使用“C”索引顺序。 （当前，当传递“K”时，屏蔽数组在数据上使用“A”。）

返回：

屏蔽阵列

输出视图的形状为(self.size,)( 或 (np.ma.product(self.shape),))。

例子

>>> x = np.ma.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], mask=[0] + [1,0]*4)
>>> x
masked_array(
  data=[[1, --, 3],
        [--, 5, --],
        [7, --, 9]],
  mask=[[False,  True, False],
        [ True, False,  True],
        [False,  True, False]],
  fill_value=999999)
>>> x.ravel()
masked_array(data=[1, --, 3, --, 5, --, 7, --, 9],
             mask=[False,  True, False,  True, False,  True, False,  True,
                   False],
       fill_value=999999)