**Flatten 与 Ravel：我什么时候应该使用哪个 NumPy 函数？**

理解 Numpy 的 Flatten 和 Ravel 函数之间的差异

在 NumPy 中处理多维数组时，您可能会遇到需要转换的场景将它们转化为一维形式。这就是 flatten() 和 ravel() 函数发挥作用的地方。然而，尽管结果相似，但它们采用不同的方法，并对性能和内存管理具有独特的影响。

相似之处：

flatten() 和 ravel() 都会产生展平数组，如提供的代码示例所示：

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]

差异：

• 内存分配： flatten()总是创建原始数组的副本，而 ravel() 则尽可能生成原始数组的视图。这意味着修改 flatten() 返回的数组不会影响原始数组，而对 ravel() 返回的数组所做的更改将反映在原始数组中。
• 性能： Ravel() 往往比 flatten() 更快，因为它避免了内存复制并利用连续视图。这在处理大型数组时非常有利。
• 跨步处理： reshape((-1,)) 提供了另一种展平数组的选项，但它返回一个视图而不是像这样的副本展平（）。但是，它可能无法保证连续性，从而影响性能。

结论：

理解 flatten() 和 ravel() 之间的细微差别可以帮助您具备关于何时使用每项职能做出明智决策的知识。如果保留原始数组至关重要或者需要创建新副本以进行进一步处理，则 flatten() 是首选。另一方面，当速度至关重要并且可以接受修改展平数组时，ravel() 提供了更有效的解决方案。

以上是**Flatten 与 Ravel：我什么时候应该使用哪个 NumPy 函数？**的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！