**Flatten と Ravel: どの NumPy 関数をいつ使用する必要がありますか?**

Numpy の Flatten 関数と Ravel 関数の違いを理解する

NumPy で多次元配列を扱う場合、変換が必要なシナリオに遭遇する可能性があります。それらを一次元の形に変換します。ここで flatten() 関数と ravel() 関数が登場します。ただし、結果が似ているにもかかわらず、これらは異なるメソッドを採用しており、パフォーマンスとメモリ管理に独自の影響を及ぼします。

類似点:

flatten() と ravel() はどちらも生成します。提供されたコード例で示されているように、フラット化された配列:

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]

Differences:

• Memory Allocation: flatten()は常に元の配列のコピーを作成しますが、ravel() は可能な限り元の配列のビューを生成します。これは、 flatten() から返された配列を変更しても元の配列には影響しないのに対し、ravel() から返された配列に加えられた変更は元の配列に反映されることを意味します。
• パフォーマンス: Ravel() はメモリのコピーを回避し、連続したビューを使用するため、 flatten() よりも高速になる傾向があります。これは、大きな配列を扱う場合に有利です。
• ストライド処理: reshape((-1,)) は、配列を平坦化するための別のオプションを提供しますが、次のようなコピーではなくビューを返します。平らにする()。ただし、連続性が保証されない可能性があり、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

結論:

flatten() と ravel() の間の微妙なニュアンスを理解することで、準備が整います。各機能をいつ使用するかについて情報に基づいた決定を下すための知識が必要です。元の配列を保持することが重要な場合、またはさらなる処理のために新しいコピーを作成する必要がある場合は、 flatten() が推奨される選択肢です。一方、速度が重要であり、平坦化された配列の変更が許容される場合、ravel() はより効率的なソリューションを提供します。

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