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

Numpy의 Flatten 함수와 Ravel 함수의 차이점 이해

numpy 라이브러리는 다차원 배열을 하나로 변환하기 위해 flatten과 ravel이라는 두 가지 방법을 제공합니다. -차원 배열. 그러나 질문이 생깁니다. 동일한 작업을 수행하는 두 개의 서로 다른 기능이 있는 이유는 무엇입니까?

동일한 출력, 다른 동작

Flatten과 Ravel 모두 모든 요소 목록을 반환합니다.

<code class="python">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]</code>

키 구별

중요한 차이점은 함수가 반환된 배열을 처리하는 방식에 있습니다. Flatten은 항상 원본 배열의 복사본을 만드는 반면, ravel은 가능할 때마다 원본 배열의 보기를 만듭니다.

Ravel의 이점

Ravel은 flatten보다 빠른 경우가 많습니다. 새 배열에 메모리를 할당할 필요가 없습니다. 또한 ravel이 반환한 배열을 수정하면 변경 사항이 원래 배열에 반영됩니다. 이는 상황에 따라 유리할 수 있습니다.

Ravel 사용 시 주의 사항

단, Ravel 사용 시 주의가 중요합니다. 반환된 배열이 원본 배열의 뷰로 표시될 수 없는 경우 ravel은 복사본을 만듭니다. 또한, ravel이 반환한 배열을 수정하면 원래 배열에 예상치 못한 부작용이 발생할 수 있습니다.

결론

다차원 배열을 하나로 변환하는 데 flatten과 ravel 모두 사용할 수 있습니다. -차원 배열. Flatten은 항상 복사본을 반환하는 반면, ravel은 가능할 때마다 뷰를 반환합니다. 특정 요구 사항에 적합한 기능을 선택하려면 동작의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

위 내용은 **Flatten vs. Ravel: 언제 어떤 NumPy 함수를 사용해야 합니까?**의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!