Numpy 数组操作
Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类：
修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除
修改数组形状
函数描述
reshape
不改变数据的条件下修改形状
flat
数组元素迭代器
flatten
返回一份一维数组拷贝（一维数组），对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel
返回展开数组（一维数组）
numpy.reshape
numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，格式如下：
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
arr：要修改形状的数组
newshape：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状
order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'k' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
import numpy as np
a = np.arange(8)
print ('原始数组：')
print (a)
print ('\n')
b = a.reshape(4,2)
print ('修改后的数组：')
print (b)
输出结果如下：
原始数组：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
修改后的数组：
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]
numpy.ndarray.flat
numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器，实例如下:
实例
import numpy as np
a = np.arange(9).reshape(3,3)
print ('原始数组：')
for row in a:
print (row)
#对数组中每个元素都进行处理，可以使用flat属性，该属性是一个数组元素迭代器：
print ('迭代后的数组：')
for element in a.flat:
print (element)
输出结果如下：
原始数组：
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
迭代后的数组：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
numpy.ndarray.flatten
返回一个折叠成一维的数组。但是该函数只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表是不行的。
numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组，格式如下：
ndarray.flatten(order='C')
参数说明：
order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2,4)
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
# 默认按行
print ('展开的数组：')
print (a.flatten())
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序展开的数组：')
print (a.flatten(order = 'F'))
输出结果如下：
原数组：
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
展开的数组：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序展开的数组：
[0 4 1 5 2 6 3 7]
numpy.ravel
numpy.ravel() 展平的数组元素，顺序通常是"C风格"，返回的是数组视图（view，有点类似 C/C++引用reference的意味），修改会影响原始数组。
该函数接收两个参数：
numpy.ravel(a, order='C')
参数说明：
order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2,4)
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 ravel 函数之后：')
print (a.ravel())
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后：')
print (a.ravel(order = 'F'))
输出结果如下：
原数组：
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
调用 ravel 函数之后：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后：
[0 4 1 5 2 6 3 7]
flatten 方法返回的是一个数组的拷贝, 类似于copy()ravel 返回的是一个数组的视图，类似于view()
REF
https://www.cnblogs.com/mzct123/p/8659193.html （numpy flatten ravel）https://blog.csdn.net/weixin_43960668/article/details/114979389 （numpy flatten ravel）
https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-manipulation.html
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