numpy.ravel() vs numpy.flatten()

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-05-12 06:50 164阅读 0赞

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（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。

## 1. 两者的功能 ##

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    >>> x
    array([[1, 2],
           [3, 4]])
    >>> x.flatten()
    array([1, 2, 3, 4])
    >>> x.ravel()
    array([1, 2, 3, 4])
                        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])

## 2. 两者的区别 ##

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    >>> x.flatten()[1] = 100
    >>> x
    array([[1, 2],
           [3, 4]])            # flatten：返回的是拷贝
    >>> x.ravel()[1] = 100
    >>> x
    array([[  1, 100],
           [  3,   4]])

## References ##

\[1\][ What is the difference between flatten and ravel functions in numpy?][What is the difference between flatten and ravel functions in numpy]

[What is the difference between flatten and ravel functions in numpy]: http://stackoverflow.com/questions/28930465/what-is-the-difference-between-flatten-and-ravel-functions-in-numpy

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