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

理解 Numpy 的 Flatten 和 Ravel 函数之间的区别

numpy 库提供了 flatten 和 ravel 两种方法将多维数组转换为一维数组维数组。然而，出现了一个问题：为什么有两个不同的函数执行相同的任务？

相同的输出，不同的行为

flatten 和 ravel 都返回所有元素的列表在原始数组中，如下所示：

<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>

关键区别

关键区别在于函数处理返回数组的方式。 Flatten 总是创建原始数组的副本，而 ravel 则尽可能创建原始数组的视图。

Ravel 的优点

Ravel 通常比 Flatten 更快，因为它不需要为新数组分配内存。此外，如果修改 ravel 返回的数组，则更改会反映在原始数组中。这在某些情况下可能是有利的。

使用 Ravel 的注意事项

但是，谨慎使用 ravel 很重要。如果返回的数组无法呈现为原始数组的视图，ravel 将创建一个副本。此外，修改 ravel 返回的数组可能会对原始数组产生意外的副作用。

结论

flatten 和 ravel 都可以用于将多维数组转换为一维数组维数组。 Flatten 总是返回一个副本，而 ravel 则尽可能返回一个视图。了解行为差异以根据您的特定需求选择合适的功能至关重要。

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