동일한 출력, 다른 동작

모두 평평하고 Ravel은 다음과 같이 원래 배열에서 모든 요소 목록을 반환합니다. 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]

Ravel의 이점

Ravel의 이점은 종종 새로운 배열에 메모리를 할당 할 필요가 없기 때문에 평평한 것보다 빠릅니다. 또한 Ravel이 반환 한 배열을 수정하면 변경 사항이 원래 배열에 반영됩니다. 특정 상황에서는 유리할 수 있습니다.

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]

Ravel

를 통보하지만 Ravel에주의를 기울이는 것이 중요합니다. 반환 된 배열을 원래 배열의보기로 제시 할 수없는 경우 Ravel은 사본을 만듭니다. 또한 Ravel이 반환 한 배열을 수정하면 원래 배열에서 예상치 못한 부작용을 일으킬 수 있습니다.

결론

다차원 배열은 1 차원 배열로 변환 할 수 있습니다. Ravel은 항상 사본을 반환하고 Ravel은 가능할 때마다보기를 반환합니다. 특정 요구에 적합한 기능을 선택하려면 행동의 차이를 이해하는 것이 필수적입니다.