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法律研究Numpy 中 Flatten() 和 Ravel() 之間的差異
有許多方法可以建立 numpy 陣列。Numpy 提供了兩種不同的方法將 ndarray 轉換為 1Darray：一種是使用 flatten() 方法，另一種是使用 ravel() 方法。
示例
#Import required library, numpy import numpy as np #create an array from a list arr = np.array( [ (2, 7, 3, 4), (5, 6, 9, 1)]) #flatten_output print(arr.flatten()) #ravel_output print(arr.ravel())
輸出
[2 7 3 4 5 6 9 1] [2 7 3 4 5 6 9 1]
現在，在上面我們可以看到兩個函式返回相同的列表，那麼問題就來了，為什麼兩個方法完成同樣的任務？
以下是 flatten() 和 ravel() 方法之間的主要區別。
arr.ravel()
只返回原始陣列的引用
透過修改上面的陣列（arr），我們可以看到原始陣列的值也會改變。
由於 ravel 方法不佔用任何記憶體，因此它比 flatten() 速度更快
Ravel 是一個庫級函式
arr.flatten()
返回陣列（arr）的原始副本。
透過修改上面的陣列（arr），原始陣列將不會改變。
由於 flatten() 佔用記憶體，因此它比 ravel() 慢一些
它是 ndarray 物件的一個方法。
示例
#Import required library, numpy
import numpy as np
# Create a numpy array, arr
arr = np.array([(1,2,3,4),(3,1,4,2)])
# Let's print the array arr
print ("Original array:\n ", arr)
#print(arr)
# To check the dimension of array (dimension =2) and type is numpy.ndarray
print ("Dimension of original array: %d \n Type of original array: %s" % (arr.ndim,type(arr)))
print("\nOutput from ravel method: \n")
# Convert nd array to 1D array
b_arr = arr.ravel()
# Ravel only passes a view of original array to array 'b_arr'
print(b_arr)
b_arr[0]=1000
print(b_arr)
# Note here that value of original array 'arr' at also arr[0][0] becomes 1000
print(arr)
# Just to check the dimension i.e. 1 and type is same numpy.ndarray
print ("Dimension of array: %d \n Type of array: %s" % (b_arr.ndim,type(b_arr)))
print("\nOutput from flatten method: \n")
# Convert nd array to 1D array
c_arr = arr.flatten()
# Flatten passes copy of original array to 'c_arr'
print(c_arr)
c_arr[0]=0
print(c_arr)
# Note that by changing value of c_arr there is no affect on value of original array 'arr'
print(arr)
print ("Dimension of array->%d \n Type of array->%s" % (c_arr.ndim,type(c_arr)))輸出
Original array: [[1 2 3 4] [3 1 4 2]] Dimension of original array: 2 Type of original array: <class 'numpy.ndarray'> Output from ravel method: [1 2 3 4 3 1 4 2] [1000 2 3 4 3 1 4 2] [[1000 2 3 4] [ 3 1 4 2]] Dimension of array: 1 Type of array: <class 'numpy.ndarray'> Output from flatten method: [1000 2 3 4 3 1 4 2] [0 2 3 4 3 1 4 2] [[1000 2 3 4] [ 3 1 4 2]] Dimension of array->1 Type of array-><class 'numpy.ndarray'>
更新日期： 2019-07-30
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