**Flatten vs. Ravel: Wann sollten Sie welche NumPy-Funktion verwenden?**

Den Unterschied zwischen den Flatten- und Ravel-Funktionen von Numpy verstehen

Die Numpy-Bibliothek bietet zwei Methoden, Flatten und Ravel, um mehrdimensionale Arrays in eins umzuwandeln -dimensionale Arrays. Es stellt sich jedoch die Frage: Warum gibt es zwei unterschiedliche Funktionen, die dieselbe Aufgabe ausführen?

Identische Ausgabe, unterschiedliches Verhalten

Sowohl „flatten“ als auch „ravel“ geben eine Liste aller Elemente zurück im ursprünglichen Array, wie unten gezeigt:

<code class="python">import numpy as np
y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))
print(y.flatten())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]
print(y.ravel())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]</code>

Die Schlüsselunterscheidung

Der entscheidende Unterschied liegt in der Art und Weise, wie die Funktionen das zurückgegebene Array verarbeiten. Flatten erstellt immer eine Kopie des Original-Arrays, während Ravel wann immer möglich eine Ansicht des Original-Arrays erstellt.

Vorteile von Ravel

Ravel ist oft schneller als Flatten, weil Es muss kein Speicher für ein neues Array reserviert werden. Wenn Sie außerdem das von ravel zurückgegebene Array ändern, werden die Änderungen im ursprünglichen Array widergespiegelt. Dies kann in bestimmten Situationen von Vorteil sein.

Vorsichtsmaßnahmen bei Ravel

Es ist jedoch wichtig, bei Ravel vorsichtig zu sein. Wenn das zurückgegebene Array nicht als Ansicht des ursprünglichen Arrays dargestellt werden kann, erstellt Ravel eine Kopie. Darüber hinaus kann das Ändern des von Ravel zurückgegebenen Arrays zu unerwarteten Nebenwirkungen im ursprünglichen Array führen.

Fazit

Sowohl Flatten als auch Ravel können verwendet werden, um mehrdimensionale Arrays in eins umzuwandeln -dimensionale Arrays. Flatten gibt immer eine Kopie zurück, während Ravel wann immer möglich eine Ansicht zurückgibt. Es ist wichtig, die Verhaltensunterschiede zu verstehen, um die geeignete Funktion für Ihre spezifischen Bedürfnisse auszuwählen.

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