在将 MATLAB 的算法移植到 numpy 时，仔细观察便会发现一些同名函数存在差异。flatten 和 reshape函数即是一个例子。
结果对比
以下分别用 MATLAB 和 Python 实现同一个二维数组的创建、flatten与reshape
Python
import numpy as np
a = np.zeros([2,2])
xx = 0
for ii in range(2):
for jj in range(2):
a[ii, jj] = xx
xx += 1
print(a)
print(a.flatten())
b = a.flatten().reshape(2,2)
print(b)
输出
[[0. 1.]
[2. 3.]]
[0. 1. 2. 3.]
[[0. 1.]
[2. 3.]]
MATLAB
x = 0;
for i=1:2
for j=1:2
a(i,j) = x;
x = x + 1;
end
end
disp(a);
disp(a(:));
b = reshape(a(:),[2,2]);
disp(b);
输出
0 1
2 3
0
2
1
3
0 1
2 3
可以看到此时 numpy 的 flatten() 函数的输出与MATLAB不同，但经过flatten()和 reshape() 之后的结果又还原回来。
差异与解决
numpy 默认使用 Row-major order (C order)；
MATLAB 则使用的是 Column-major order (Fortran order)
造成了结果的不一致。
可以在使用numpy的flatten() / reshape()函数时进行 order的指定，例如：
a = a.flatten(order='F')
b = a.reshape(2,2,order='F')
print(a)
print(b)
输出
[0. 2. 1. 3.]
[[0. 1.]
[2. 3.]]
延伸
使用 Row-major order (C order) 的有C/C++/Objective-C 与 Pascal等语言；
使用 Column-major order (Fortran order) 的有 Fortran, MATLAB, R, Julia等语言。
在矩阵操作时务必注意。