**Flatten vs Ravel : quand devez-vous utiliser quelle fonction NumPy ?**

Comprendre la différence entre les fonctions Flatten et Ravel de Numpy

La bibliothèque numpy fournit deux méthodes, aplatir et ravel, pour convertir des tableaux multidimensionnels en un seul -tableaux dimensionnels. Cependant, une question se pose : pourquoi avoir deux fonctions distinctes qui effectuent la même tâche ?

Sortie identique, comportement différent

Les deux aplatir et défiler renvoient une liste de tous les éléments dans le tableau d'origine, comme démontré ci-dessous :

<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>

La distinction clé

La différence cruciale réside dans la manière dont les fonctions gèrent le tableau renvoyé. Flatten crée toujours une copie du tableau d'origine, tandis que Ravel crée une vue du tableau d'origine chaque fois que cela est possible.

Avantages de Ravel

Ravel est souvent plus rapide que d'aplatir car il n'est pas nécessaire d'allouer de la mémoire pour un nouveau tableau. De plus, si vous modifiez le tableau renvoyé par ravel, les modifications sont reflétées dans le tableau d'origine. Cela peut être avantageux dans certaines situations.

Précautions avec Ravel

Cependant, il est important d'être prudent avec Ravel. Si le tableau renvoyé ne peut pas être présenté comme une vue du tableau d'origine, Ravel créera une copie. De plus, la modification du tableau renvoyé par Ravel peut provoquer des effets secondaires inattendus dans le tableau d'origine.

Conclusion

Aplatir et Ravel peuvent être utilisés pour convertir des tableaux multidimensionnels en un seul. -tableaux dimensionnels. Flatten renvoie toujours une copie, tandis que Ravel renvoie une vue chaque fois que cela est possible. Il est essentiel de comprendre les différences de comportement pour sélectionner la fonction adaptée à vos besoins spécifiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!