## フラットにするか、それともほぐすか?配列を平坦化するために適切な Numpy 関数を選択するのはどのような場合ですか?

Numpy の flatten 関数と ravel 関数の比較: コピーとビューの区別を理解する

多次元配列の同様の flatten 表現を生成するにもかかわらず、numpy の flatten 関数と ravel 関数はravel 関数は、その操作に大きな違いがあります。

出力を理解する:

次の例を考えてみましょう:

<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>

示されているように、両方の関数は同じフラット化されたリストが得られます。

操作の違い:

フラット化とラベルの違いは、元の配列のデータの処理方法にあります:

• flatten: 常に、フラット化された配列の コピー を返します。返された配列を変更しても、元の配列には影響しません。
• ravel: 可能な場合は常に、元の配列の 連続ビュー を返します。メモリをコピーせずに配列をフラット化できる場合は、コピーの代わりにビューが返されます。ただし、返された配列を変更すると、元の配列に変更が反映される可能性があります。

どの関数を使用する場合:

• 次の場合に flatten を使用します。 : フラット化された配列のコピーが必要であり、返された配列への変更は元の配列に影響を与えるべきではありません。
• 次の場合に ravel を使用します。 メモリのコピーを避けたいが、その意志がある場合

要約すると、 flatten は独立した変更に対して常に安全なコピーを返しますが、 ravel は可能な場合にはビューを返し、データ汚染の潜在的なリスクを考慮してパフォーマンスを最大化します。

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