Comprender la diferencia entre las funciones de Flatten and Ravel de Numpy

La biblioteca Numpy proporciona dos métodos, aplanado y remolino, para convertir las matrices multidimensionales en matrices únicas. Sin embargo, surge una pregunta: ¿por qué tener dos funciones distintas que realizan la misma tarea?

salida idéntica, comportamiento diferente

que Flatten y Ravel devuelven una lista de todos los elementos en la matriz original, como se demuestra a continuación:

import numpy as np
y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))
print(y.flatten())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]
print(y.ravel())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]

La distinción clave

La diferencia crucial se encuentra en la forma en que las funciones manejan la matriz devuelta. Flatten siempre crea una copia de la matriz original, mientras que Ravel crea una vista de la matriz original siempre que sea posible.

beneficios de Ravel

Ravel a menudo es más rápido que Flatten porque no necesita asignar memoria para una nueva matriz. Además, si modifica la matriz devuelta por Ravel, los cambios se reflejan en la matriz original. Esto puede ser ventajoso en ciertas situaciones.

advierte con Ravel

Sin embargo, es importante ser cauteloso con Ravel. Si la matriz devuelta no puede presentarse como una vista de la matriz original, Ravel creará una copia. Además, la modificación de la matriz devuelta por Ravel puede causar efectos secundarios inesperados en la matriz original.

Conclusion

tanto Flatten como Ravel pueden usarse para convertir las matrices multidimensionales en Arrays de una dimensión. Flatten siempre devuelve una copia, mientras que Ravel devuelve una vista siempre que sea posible. Es esencial comprender las diferencias en el comportamiento para seleccionar la función apropiada para sus necesidades específicas.