首先声明两者所要实现的功能是一致的(将多维数组降位一维),两者的区别在于返回拷贝(copy)还是返回视图(view),numpy.flatten()返回一份拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵,而numpy.ravel()返回的是视图,会影响原始矩阵。
两者区别
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])print(x.flatten()[1] = 100) array([[1, 2], [3, 4]]) # flatten:返回的是拷贝,不会对数据进行修改print(x.ravel()[1] = 100) #ravel()则回对数据进行就该 array([[ 1, 100], [ 3, 4]])123456789
二者共性:
验证两者的功能
x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) x.flatten() array([1, 2, 3, 4]) x.ravel() array([1, 2, 3, 4])1234567
两者默认均是行序优先
x.flatten('F')array([1, 3, 2, 4])x.ravel('F')array([1, 3, 2, 4])x.reshape(-1)array([1, 2, 3, 4])x.T.reshape(-1)array([1, 3, 2, 4])
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