понимание разницы между функциями сглаживания и равель Numpy

библиотека Numpy предоставляет два метода: сгладить и равель, чтобы преобразовать многомерные массивы в одноразмерные массивы. Однако возникает вопрос: почему имеют две отдельные функции, которые выполняют одну и ту же задачу?

идентичный выход, различное поведение

как Faltten, так и Ravel возвращают список всех элементов в исходном массиве, как показано ниже:

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]

ключевое различие

важнейшее различие заключается в том, как функции обрабатывают возвращенный массив. Flatten всегда создает копию исходного массива, в то время как Ravel создает представление о исходном массиве, когда это возможно. Кроме того, если вы измените массив, возвращаемый Ravel, изменения отражаются в исходном массиве. Это может быть выгодным в определенных ситуациях.

предостерегает с Ravel

. Однако важно быть осторожным с Ravel. Если возвращенный массив не может быть представлен как представление о исходном массиве, Ravel создаст копию. Кроме того, изменение массива, возвращаемого Ravel, может вызвать неожиданные побочные эффекты в исходном массиве.

Заключение

]