## Flatten 与 Ravel：何时使用每个 NumPy 函数以及为什么？

澄清 NumPy 中的 Flatten 和 Ravel 函数

NumPy 是一个强大的数值运算 Python 库，提供了两个看似相似的函数：flatten 和拉威尔。两者的目的都是将多维数组转换为一维数组。然而，它们之间存在微妙的区别。

Flatten 和 Ravel 的行为

考虑以下 NumPy 数组：

<code class="python">import numpy as np
y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))</code>

应用 flatten 函数结果：

<code class="python">print(y.flatten())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]</code>

类似地，ravel 函数产生相同的输出：

<code class="python">print(y.ravel())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]</code>

主要差异

虽然两个函数返回相同的结果一维数组，其底层行为存在重大差异。

• 内存复制与视图： Flatten 始终生成原始数组的副本，创建明显独立的数据结构。相比之下，ravel 主要提供原始数组的视图，共享相同的底层数据。当修改输出数组时，这种区别变得明显。对 flatten 返回的数组进行更改不会影响原始数组，而对 ravel 输出的修改可能会改变原始数组。
• 性能注意事项： Ravel 通常比 flatten 更快，因为它不会不需要创建新的内存副本。然而，在修改 ravel 返回的数组时必须小心谨慎，因为更改可能会无意中影响原始数组。
• 特殊情况： reshape 函数使用 (-1, ) 作为参数可以在某些场景中使用。即使步幅允许，它也会努力生成数组的视图，即使生成的数组不连续。

摘要

Flatten 和 ravel 都是用于将多维 NumPy 数组展平为一维。 Flatten 创建内存副本，而 ravel 提供视图。 Ravel 速度更快，但需要仔细考虑修改，特别是在优化性能时。 Reshape((-1,)) 可在特定情况下使用，以优化内存使用和性能。

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