numpy中的flatten和ravel函数有什么区别？

Question

import numpy as npy = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))OUTPUT:print(y.flatten())[1   2   3   4   5   6   7   8   9]print(y.ravel())[1   2   3   4   5   6   7   8   9]这两个函数返回相同的列表。那么需要两个不同的功能来执行相同的工作。

Answer 1

当前的API是：

flatten 总是返回一个副本。

ravel尽可能返回原始数组的视图。这在打印输出中不可见，但是如果您修改ravel返回的数组，则可能会修改原始数组中的条目。如果您修改从flatten返回的数组中的条目，则将永远不会发生。ravel通常会更快，因为没有内存被复制，但是您在修改它返回的数组时要格外小心。

reshape((-1,)) 每当数组的步幅允许它时，它都会得到一个视图，即使这意味着您并不总是可以获得连续的数组。

Answer 2

这是函数的正确名称空间：

numpy.ndarray.flatten

numpy.ravel

这两个函数均返回指向新存储器结构的展平一维数组。

import numpy

a = numpy.array([[1,2],[3,4]])

r = numpy.ravel(a)

f = numpy.ndarray.flatten(a)  

print(id(a))

print(id(r))

print(id(f))

print(r)

print(f)

print("\nbase r:", r.base)

print("\nbase f:", f.base)

---returns---

140541099429760

140541099471056

140541099473216

[1 2 3 4]

[1 2 3 4]

base r: [[1 2]

 [3 4]]

base f: None

在上面的示例中：

结果的存储位置不同，

结果看起来一样

展平将返回副本

ravel将返回一个视图。

我们如何检查某物是否是副本？使用的.base属性ndarray。如果是视图，则基础将是原始数组；如果是副本，则基数为None。