numpy.ndarray.flat/flatten

flat：使平坦，在程式設計上就對應著二維變一維。

• （1）numpy.ndarray.flat 和 numpy,ndarray.T 一樣不是函式呼叫，因此不可以跟函式呼叫操作符（也即一對小括號），因此也不可以指定平坦化的引數，比如按行平坦還是按列平坦，其預設的 flat 的動作是逐行（row-major）進行的。

  >>> import numpy as np
  >>> X = np.random.randint(0, 5, (2, 3))
  array([[3, 0, 2],
         [1, 2, 2
   
  ]])
  >>> x = X.flat
  >>> x
  <numpy.flatiter object at 0x9e82278>
                              # 不直接返回一維陣列
                              # 但可直接索引
  >>> x[0]
  >>> x[3]
  1
  >>> np.array(x)
  array([3, 0, 2, 1, 2, 2])

• （2）numpy.ndarray.flatten() 是函式呼叫，可以指定平坦化的引數。

  ndarray.flatten(order
   
  ='C')

  可選引數，order：

  • （1）’C’：C-style，行序優先
  • （2）’F’：Fortran-style，列序優先
  • （3）’A’：保持
  • （4）預設為’C’

Spark 下的 flatMap

Spark 下的 flatMap 就類似於 numpyt 對多維陣列的 flat，也即按行序進行扁平化；

• Spark 中 map函式會對每一條輸入進行指定的操作，然後為每一條輸入返回一個物件；

• 而flatMap函式則是兩個操作的集合——正是“先對映後扁平化”：

  • 操作1：同map函式一樣：對每一條輸入進行指定的操作，然後為每一條輸入返回一個物件

  • 操作2：最後將所有物件合併為一個物件