Memahami Perbezaan Antara Fungsi Numpy's Flatten dan Ravel
Apabila bekerja dengan tatasusunan berbilang dimensi dalam NumPy, anda mungkin menghadapi senario di mana anda perlu menukar mereka ke dalam bentuk satu dimensi. Di sinilah fungsi flatten() dan ravel() dimainkan. Walau bagaimanapun, walaupun hasil yang serupa, mereka menggunakan kaedah yang berbeza dan mempunyai implikasi unik untuk prestasi dan pengurusan ingatan.
Persamaan:
Kedua-dua flatten() dan ravel() menghasilkan tatasusunan yang diratakan, seperti yang ditunjukkan oleh contoh kod yang disediakan:
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]
Perbezaan:
Kesimpulan:
Memahami nuansa halus antara flatten() dan ravel() melengkapkan anda dengan pengetahuan untuk membuat keputusan termaklum tentang masa untuk menggunakan setiap fungsi. Jika mengekalkan tatasusunan asal adalah penting atau jika anda perlu mencipta salinan baharu untuk pemprosesan selanjutnya, flatten() ialah pilihan pilihan. Sebaliknya, apabila kelajuan adalah penting dan mengubah suai tatasusunan yang diratakan boleh diterima, ravel() menyediakan penyelesaian yang lebih cekap.
Atas ialah kandungan terperinci **Flatten vs. Ravel: Bilakah Saya Harus Menggunakan Fungsi NumPy Yang Mana?**. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!