**Flatten vs. Ravel: Bilakah Anda Harus Menggunakan Fungsi NumPy Yang Mana?**

Memahami Perbezaan Antara Fungsi Flatten dan Ravel Numpy

Pustaka numpy menyediakan dua kaedah, flatten dan ravel, untuk menukar tatasusunan multidimensi menjadi satu -susunan berdimensi. Walau bagaimanapun, timbul persoalan: mengapa mempunyai dua fungsi berbeza yang melaksanakan tugas yang sama?

Keluaran Sama, Kelakuan Berbeza

Kedua-dua flatten dan ravel mengembalikan senarai semua elemen dalam tatasusunan asal, seperti yang ditunjukkan di bawah:

<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>

Perbezaan Utama

Perbezaan penting terletak pada cara fungsi mengendalikan tatasusunan yang dikembalikan. Flatten sentiasa mencipta salinan tatasusunan asal, manakala ravel mencipta paparan tatasusunan asal apabila boleh.

Faedah Ravel

Ravel selalunya lebih pantas daripada meratakan kerana ia tidak perlu memperuntukkan memori untuk tatasusunan baharu. Selain itu, jika anda mengubah suai tatasusunan yang dikembalikan oleh ravel, perubahan itu ditunjukkan dalam tatasusunan asal. Ini boleh berfaedah dalam situasi tertentu.

Awas dengan Ravel

Walau bagaimanapun, adalah penting untuk berhati-hati dengan ravel. Jika tatasusunan yang dikembalikan tidak dapat dibentangkan sebagai paparan tatasusunan asal, ravel akan membuat salinan. Selain itu, mengubah suai tatasusunan yang dikembalikan oleh ravel boleh menyebabkan kesan sampingan yang tidak dijangka dalam tatasusunan asal.

Kesimpulan

Kedua-dua flatten dan ravel boleh digunakan untuk menukar tatasusunan berbilang dimensi menjadi satu -susunan berdimensi. Flatten sentiasa mengembalikan salinan, manakala ravel mengembalikan pandangan apabila boleh. Adalah penting untuk memahami perbezaan dalam tingkah laku untuk memilih fungsi yang sesuai untuk keperluan khusus anda.

Atas ialah kandungan terperinci **Flatten vs. Ravel: Bilakah Anda Harus Menggunakan Fungsi NumPy Yang Mana?**. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!