## Flatten vs. Ravel: 각 Numpy 함수를 언제 사용해야 합니까?

Numpy에서 'Flatten'과 'ravel'의 구별 명확화

소개:

강력한 라이브러리 Numpy Python에서는 수치 연산을 위해 'Flatten'과 'ravel'이라는 유사하게 보이는 두 가지 함수를 제공합니다. 두 함수 모두 다차원 배열을 1차원 배열로 변환하는 것을 목표로 합니다. 명백한 유사성에도 불구하고 명확히 설명할 필요가 있는 미묘한 차이가 있습니다.

함수 동작:

주어진 코드 조각에서 볼 수 있듯이 '평탄화' 및 ' ravel'은 입력 배열의 평면화된 요소를 포함하는 목록을 반환합니다. 그러나 중요한 차이점이 있습니다.

• 'Flatten': 항상 원본 배열의 복사본을 반환합니다. 반환된 배열에 대한 수정 사항은 원본 배열에 영향을 주지 않습니다.
• 'ravel': 원본 배열의 연속 보기 생성을 선호합니다. 어떤 경우에는 메모리 복사를 방지하므로 더 효율적일 수 있습니다. 그러나 '평탄화'와 달리 반환된 배열을 수정하면 원래 배열에도 영향을 미칠 수 있습니다.

성능 및 메모리 고려 사항:

'ravel' 불필요한 메모리 할당 및 복사를 피하면서 요소의 연속적인 배열을 유지하려고 하기 때문에 일반적으로 '평탄화'보다 더 빠르게 수행됩니다. 그러나 이것이 항상 가능한 것은 아닐 수도 있지만 '평탄화'는 항상 새 복사본을 생성합니다.

올바른 기능 선택:

'평탄화'와 '평탄화' 사이의 선택 ravel'은 특정 사용 사례에 따라 다릅니다. 평면화된 배열의 복사본이 필요하고 원본 배열에 영향을 주지 않으려면 '평탄화'를 선택하는 것이 좋습니다. 그러나 성능이 중요하고 반환된 뷰를 통해 원래 배열을 수정하지 않도록 예방 조치를 취하려는 경우 'ravel'이 더 나은 옵션일 수 있습니다.

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