**Flatten vs. Ravel: 언제 어떤 NumPy 함수를 사용해야 합니까?**

Numpy의 Flatten 함수와 Ravel 함수의 차이점 이해

NumPy에서 다차원 배열을 작업할 때 변환해야 하는 시나리오가 발생할 수 있습니다. 그것들을 1차원 형태로 만듭니다. 여기가 flatten() 및 ravel() 함수가 작동하는 곳입니다. 그러나 유사한 결과에도 불구하고 서로 다른 방법을 사용하며 성능 및 메모리 관리에 고유한 의미를 갖습니다.

유사점:

flatten()과 ravel() 모두 생성됩니다. 제공된 코드 예제에서 볼 수 있듯이 평면화된 배열:

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]

차이점:

• 메모리 할당: flatten() ravel()은 가능할 때마다 원본 배열의 뷰를 생성하는 반면 항상 원본 배열의 복사본을 생성합니다. 이는 flatten()에서 반환된 배열을 수정해도 원래 배열에 영향을 주지 않는 반면, ravel()에서 반환된 배열에 대한 변경 사항은 원본에 반영된다는 것을 의미합니다.
• 성능: Ravel()은 메모리 복사를 방지하고 연속된 뷰를 사용하므로 flatten()보다 빠른 경향이 있습니다. 이는 대규모 배열을 처리할 때 유리할 수 있습니다.
• 스트라이드 처리: reshape((-1,))는 배열을 평면화하는 또 다른 옵션을 제공하지만 다음과 같은 복사본 대신 뷰를 반환합니다. 단조롭게 하다(). 그러나 연속성을 보장하지 않을 수 있으며 이는 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

결론:

flatten()과 ravel() 사이의 미묘한 차이를 이해하면 도움이 됩니다. 각 기능을 언제 활용해야 하는지에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 지식을 갖추고 있습니다. 원본 배열을 보존하는 것이 중요하거나 추가 처리를 위해 새 복사본을 만들어야 하는 경우 flatten()이 선호되는 선택입니다. 반면에 속도가 중요하고 평면화된 배열을 수정하는 것이 허용되는 경우 ravel()이 더 효율적인 솔루션을 제공합니다.

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