## Flatten 対 Ravel: 各 Numpy 関数はいつ使用する必要がありますか?

Numpy の ' flatten' と 'ravel' の区別を明確にする

はじめに:

Numpy、強力なライブラリ数値演算用の Python には、「 flatten 」と「 ravel 」という 2 つの似たような関数が用意されています。どちらの関数も、多次元配列を 1 次元配列に変換することを目的としています。見かけの類似性にもかかわらず、それらの間には明確にする必要がある微妙な違いがあります。

関数の動作:

指定されたコード スニペットで示されているように、' flatten' と ' は両方ともravel' は、入力配列の平坦化された要素を含むリストを返します。ただし、重要な違いがあります。

• ' flatten': 常に元の配列のコピーを返します。返された配列に加えられた変更は、元の配列には影響しません。
• 'ravel': 元の配列の連続したビューの作成を優先します。場合によっては、これによりメモリのコピーが回避されるため、より効率的になる可能性があります。ただし、' flatten' とは異なり、返された配列に加えられた変更は元の配列にも影響を与える可能性があります。

パフォーマンスとメモリの考慮事項:

'ravel'一般に、要素の連続した配置を維持し、不必要なメモリ割り当てやコピーを回避しようとするため、「フラット化」よりも高速に実行されます。ただし、これは常に可能であるとは限りません。「フラット化」では常に新しいコピーが作成されます。

適切な関数の選択:

「フラット化」と「」の選択ravel' は特定の使用例によって異なります。フラット化された配列のコピーが必要で、元の配列に影響を与えたくない場合は、「フラット化」を選択することをお勧めします。ただし、パフォーマンスが重要であり、返されたビューを通じて元の配列を変更しないように予防措置を講じる場合は、「ravel」の方が良い選択肢になる可能性があります。

以上が## Flatten 対 Ravel: 各 Numpy 関数はいつ使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。