**Flatten と Ravel: どの NumPy 関数を使用すべきか?**

Numpy の Flatten 関数と Ravel 関数の違いを理解する

numpy ライブラリには、多次元配列を 1 つに変換するための 2 つのメソッド flatten と ravel が用意されています。 -次元配列。しかし、疑問が生じます: なぜ同じタスクを実行する 2 つの異なる関数があるのですか?

同一の出力、異なる動作

flatten と ravel はどちらもすべての要素のリストを返します。以下に示すように、元の配列では次のようになります。

<code class="python">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]</code>

キーの違い

決定的な違いは、関数が返された配列を処理する方法にあります。 Flatten は常に元の配列のコピーを作成しますが、ravel は可能な限り元の配列のビューを作成します。

Ravel の利点

Ravel は、多くの場合 flatten より高速です。新しい配列にメモリを割り当てる必要はありません。さらに、ravel から返される配列を変更すると、その変更は元の配列に反映されます。これは、特定の状況では有利になる可能性があります。

Ravel に関する注意

ただし、ravel については注意することが重要です。返された配列を元の配列のビューとして表示できない場合、ravel はコピーを作成します。さらに、ravel によって返された配列を変更すると、元の配列に予期しない副作用が発生する可能性があります。

結論

flatten と ravel の両方を使用して、多次元配列を 1 つに変換できます。 -次元配列。 Flatten は常にコピーを返しますが、ravel は可能な限りビューを返します。特定のニーズに適した機能を選択するには、動作の違いを理解することが重要です。

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