## Aplatir ou Ravel ? Quand choisir la bonne fonction Numpy pour aplatir les tableaux ?

Comparaison des fonctions d'aplatissement et de ravel de Numpy : comprendre la distinction entre copie et vue

Malgré la production de représentations aplaties similaires de tableaux multidimensionnels, les fonctions d'aplatissement et d'affichage de numpy Les fonctions Ravel présentent des différences significatives dans leurs opérations.

Comprendre le résultat :

Considérons l'exemple suivant :

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

Comme démontré, les deux fonctions donnent la même liste aplatie.

Différences de fonctionnement :

La distinction entre aplatir et ravel réside dans la façon dont ils gèrent les données du tableau d'origine :

• flatten : Renvoie toujours une copie du tableau aplati. Les modifications apportées au tableau renvoyé n'affecteront pas le tableau d'origine.
• ravel : Renvoie une vue contiguë du tableau d'origine chaque fois que possible. Si le tableau peut être aplati sans copie de mémoire, une vue est renvoyée au lieu d'une copie. Cependant, la modification du tableau renvoyé peut propager les modifications au tableau d'origine.

Quand utiliser quelle fonction :

• Utiliser aplatir quand : Vous avez besoin d'une copie du tableau aplati et les modifications apportées au tableau renvoyé ne devraient pas affecter le tableau d'origine.
• Utilisez Ravel lorsque : Vous souhaitez éviter la copie de mémoire et êtes prêt pour gérer les modifications potentielles du tableau d'origine.

En résumé, flatten renvoie toujours une copie sécurisée pour les modifications indépendantes, tandis que ravel renvoie une vue lorsque cela est possible, maximisant les performances au risque potentiel de contamination des données.

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