## 평평하게 할 것인가, 아니면 라벨을 만들 것인가? 배열 편평화를 위해 올바른 Numpy 함수를 선택해야 하는 경우는 언제입니까?

Numpy의 flatten 및 ravel 함수 비교: 복사와 보기 구별 이해

다차원 배열의 유사한 평면화된 표현을 생성함에도 불구하고 numpy의 flatten 및 ravel은 ravel 함수는 작업에서 상당한 차이를 보입니다.

출력 이해:

다음 예를 고려하십시오.

<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>

시연된 것처럼 두 함수 모두 동일한 평면화된 목록을 생성합니다.

작동상의 차이점:

평탄화와 래블의 차이점은 원본 배열의 데이터를 처리하는 방법에 있습니다.

• 평탄화: 항상 평면화된 배열의 사본을 반환합니다. 반환된 배열을 수정해도 원본 배열에는 영향을 미치지 않습니다.
• ravel: 가능할 때마다 원본 배열의 연속 뷰를 반환합니다. 메모리 복사 없이 배열을 평면화할 수 있으면 복사본 대신 뷰가 반환됩니다. 그러나 반환된 배열을 수정하면 변경 사항이 원본 배열에 전파될 수 있습니다.

사용 시기:

• 플랫튼을 사용하는 경우 : 평면화된 배열의 복사본이 필요하며 반환된 배열을 수정해도 원래 배열에 영향을 주어서는 안 됩니다.
• ravel을 사용하는 경우는 다음과 같습니다. 메모리 복사를 피하고 싶고 기꺼이 사용하려는 경우 원본 배열에 대한 잠재적인 수정 사항을 처리합니다.

요약하자면, flatten은 항상 독립적인 수정을 위해 안전한 복사본을 반환하는 반면, ravel은 가능한 경우 뷰를 반환하여 잠재적인 데이터 오염 위험에서 성능을 최대화합니다.

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