## Ratakan atau Ravel? Bilakah Memilih Fungsi Numpy yang Tepat untuk Meratakan Tatasusunan?

Membandingkan Numpy's flatten dan ravel Fungsi: Memahami Copy vs. View Distinction

Walaupun menghasilkan representasi rata yang serupa bagi tatasusunan berbilang dimensi, numpy's flatten dan fungsi ravel menunjukkan perbezaan ketara dalam operasinya.

Memahami Output:

Pertimbangkan contoh berikut:

<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>

Seperti yang ditunjukkan, kedua-dua fungsi menghasilkan senarai rata yang sama.

Perbezaan dalam Operasi:

Perbezaan antara flatten dan ravel terletak pada cara mereka mengendalikan data tatasusunan asal:

• ratakan: Sentiasa mengembalikan salinan tatasusunan yang diratakan. Pengubahsuaian pada tatasusunan yang dikembalikan tidak akan menjejaskan tatasusunan asal.
• ravel: Mengembalikan paparan bersebelahan tatasusunan asal apabila boleh. Jika tatasusunan boleh diratakan tanpa penyalinan memori, paparan dikembalikan dan bukannya salinan. Walau bagaimanapun, mengubah suai tatasusunan yang dikembalikan mungkin menyebarkan perubahan kepada tatasusunan asal.

Bila Menggunakan Fungsi Yang Mana:

• Gunakan rata apabila : Anda memerlukan salinan tatasusunan yang diratakan dan pengubahsuaian pada tatasusunan yang dikembalikan seharusnya tidak menjejaskan tatasusunan asal.
• Gunakan ravel apabila: Anda ingin mengelakkan penyalinan memori dan bersedia untuk mengendalikan kemungkinan pengubahsuaian pada tatasusunan asal.

Ringkasnya, flatten sentiasa mengembalikan salinan selamat untuk pengubahsuaian bebas, manakala ravel mengembalikan pandangan apabila boleh, memaksimumkan prestasi pada potensi risiko pencemaran data.

Atas ialah kandungan terperinci ## Ratakan atau Ravel? Bilakah Memilih Fungsi Numpy yang Tepat untuk Meratakan Tatasusunan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!