## Flatten vs Ravel : quand utiliser chaque fonction NumPy et pourquoi ?

Clarification des fonctions d'aplatissement et de Ravel dans NumPy

NumPy, une puissante bibliothèque Python pour les opérations numériques, fournit deux fonctions apparemment similaires : aplatir et effilochage. Les deux visent à transformer des tableaux multidimensionnels en tableaux unidimensionnels. Cependant, des distinctions subtiles existent entre eux.

Comportement de Flatten et Ravel

Considérez le tableau NumPy suivant :

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

Application de la fonction flatten donne :

<code class="python">print(y.flatten())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]</code>

De même, la fonction Ravel produit le même résultat :

<code class="python">print(y.ravel())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]</code>

Différences clés

Alors que les deux fonctions renvoient des résultats identiques tableaux unidimensionnels, il existe des différences cruciales dans leur comportement sous-jacent.

• Copie de mémoire vs vue : Flatten génère toujours une copie du tableau d'origine, créant ainsi des données distinctes structure. En revanche, Ravel fournit principalement une vue du tableau d'origine, partageant les mêmes données sous-jacentes. Cette distinction devient évidente lors de la modification des tableaux de sortie. Les modifications apportées au tableau renvoyé par flatten n'affectent pas l'original, tandis que les modifications apportées à la sortie Ravel peuvent altérer le tableau d'origine.
• Considérations relatives aux performances : Ravel est généralement plus rapide que l'aplatissement car il ne le fait pas. Cela ne nécessite pas de créer une nouvelle copie de mémoire. Cependant, il faut faire preuve de prudence lors de la modification des tableaux renvoyés par Ravel, car les changements peuvent affecter par inadvertance l'original.
• Cas particuliers : Au lieu d'aplatir ou de ravel, la fonction reshape avec (-1, ) comme argument peut être utilisé dans certains scénarios. Il s'efforce de générer une vue du tableau lorsque les foulées le permettent, même si le tableau résultant n'est pas contigu.

Résumé

Flatten et Ravel sont tous deux utilisé pour aplatir les tableaux NumPy multidimensionnels à une seule dimension. Flatten crée une copie mémoire, tandis que Ravel fournit une vue. Ravel est plus rapide mais nécessite un examen attentif des modifications, notamment lors de l'optimisation des performances. Reshape((-1,)) peut être utilisé dans des cas spécifiques pour optimiser l'utilisation de la mémoire et les performances.

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