**Flatten vs Ravel : quand dois-je utiliser quelle fonction NumPy ?**

Comprendre les différences entre les fonctions Flatten de Numpy et Ravel

Lorsque vous travaillez avec des tableaux multidimensionnels dans NumPy, vous pouvez rencontrer des scénarios dans lesquels vous devez convertir les sous une forme unidimensionnelle. C’est là que les fonctions flatten() et ravel() entrent en jeu. Cependant, malgré leurs résultats similaires, ils emploient des méthodes distinctes et ont des implications uniques en termes de performances et de gestion de la mémoire.

Similarités :

flatten() et ravel() produisent tous deux un tableau aplati, comme le démontre l'exemple de code fourni :

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]

Différences :

• Allocation de mémoire : flatten() crée toujours une copie du tableau d'origine, tandis que ravel() produit une vue du tableau d'origine chaque fois que cela est possible. Cela implique que la modification du tableau renvoyé par flatten() n'a aucun impact sur le tableau d'origine, alors que les modifications apportées au tableau renvoyé par ravel() seront reflétées dans l'original.
• Performance : Ravel() a tendance à être plus rapide que flatten() car il évite la copie de mémoire et utilise des vues contiguës. Cela peut être avantageux lorsqu'il s'agit de grands tableaux.
• Stride Handling : reshape((-1,)) offre une autre option pour aplatir les tableaux, mais il renvoie une vue au lieu d'une copie comme aplatir(). Cependant, cela ne garantit pas la contiguïté, ce qui peut affecter les performances.

Conclusion :

Comprendre les nuances subtiles entre flatten() et ravel() vous permet avec les connaissances nécessaires pour prendre des décisions éclairées sur le moment d’employer chaque fonction. Si la préservation du tableau d'origine est cruciale ou si vous devez créer une nouvelle copie pour un traitement ultérieur, flatten() est le choix préféré. D'un autre côté, lorsque la vitesse est essentielle et que la modification du tableau aplati est acceptable, ravel() fournit une solution plus efficace.

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