## 扁平化还是拉威尔？何时选择正确的 Numpy 函数来展平数组？

比较 Numpy 的 flatten 和 ravel 函数：了解复制与视图的区别

尽管生成了类似的多维数组的展平表示，numpy 的 flatten 和 ravel ravel 函数在其操作中表现出显着差异。

理解输出：

考虑以下示例：

<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>

如所示，这两个函数产生相同的展平列表。

操作上的差异：

flatten 和 ravel 之间的区别在于它们如何处理原始数组的数据：

• 展平： 始终返回展平数组的 副本 。对返回数组的修改不会影响原始数组。
• ravel: 尽可能返回原始数组的连续视图。如果可以在不进行内存复制的情况下展平数组，则返回视图而不是副本。但是，修改返回的数组可能会将更改传播到原始数组。

何时使用哪个函数：

• 何时使用扁平化: 您需要平展数组的副本，并且对返回数组的修改不应影响原始数组。
• 在以下情况下使用 ravel： 您想要避免内存复制并且愿意处理对原始数组的潜在修改。

总而言之，flatten 总是返回一个安全副本以进行独立修改，而 ravel 在可能的情况下返回一个视图，从而在数据污染的潜在风险下最大化性能。

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