## Flatten vs. Ravel: Wann sollten Sie die einzelnen Numpy-Funktionen verwenden?

Klärung der Unterscheidung zwischen „flatten“ und „ravel“ in Numpy

Einführung:

Numpy, eine leistungsstarke Bibliothek in Python für numerische Operationen bietet zwei ähnlich aussehende Funktionen: „flatten“ und „ravel“. Beide Funktionen zielen darauf ab, mehrdimensionale Arrays in eindimensionale Arrays umzuwandeln. Trotz ihrer offensichtlichen Ähnlichkeit gibt es subtile Unterschiede zwischen ihnen, die einer Klärung bedürfen.

Funktionsverhalten:

Wie im angegebenen Codeausschnitt gezeigt, sind sowohl „flatten“ als auch „ ravel‘ gibt Listen zurück, die die abgeflachten Elemente des Eingabearrays enthalten. Es gibt jedoch einen entscheidenden Unterschied:

• 'flatten': Gibt immer eine Kopie des ursprünglichen Arrays zurück. Am zurückgegebenen Array vorgenommene Änderungen wirken sich nicht auf das ursprüngliche Array aus.
• 'ravel': Begünstigt die Erstellung einer zusammenhängenden Ansicht des ursprünglichen Arrays. In bestimmten Fällen kann dies effizienter sein, da das Kopieren des Speichers vermieden wird. Im Gegensatz zu „Flatten“ können sich Änderungen am zurückgegebenen Array jedoch auch auf das ursprüngliche Array auswirken.

Überlegungen zu Leistung und Speicher:

'ravel' Die Leistung ist im Allgemeinen schneller als bei „Flatten“, da versucht wird, eine zusammenhängende Anordnung der Elemente beizubehalten und unnötige Speicherzuweisungen und -kopien zu vermeiden. Dies ist jedoch möglicherweise nicht immer möglich, während „Flatten“ immer eine neue Kopie erstellt.

Auswahl der richtigen Funktion:

Die Wahl zwischen „Flatten“ und „ ravel‘ hängt vom konkreten Anwendungsfall ab. Wenn Sie eine Kopie des reduzierten Arrays benötigen und es vorziehen, das ursprüngliche Array nicht zu beeinträchtigen, ist „Flatten“ die empfohlene Wahl. Wenn jedoch die Leistung von entscheidender Bedeutung ist und Sie bereit sind, Vorkehrungen zu treffen, um das ursprüngliche Array nicht durch die zurückgegebene Ansicht zu ändern, ist „ravel“ möglicherweise die bessere Option.

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