


**Flatten vs. Ravel: Bilakah Saya Harus Menggunakan Fungsi NumPy Yang Mana?**
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:
- Peruntukan Memori: flatten() sentiasa mencipta salinan tatasusunan asal, manakala ravel() menghasilkan paparan tatasusunan asal apabila boleh. Ini menunjukkan bahawa mengubah suai tatasusunan yang dikembalikan daripada flatten() tidak mempunyai kesan pada tatasusunan asal, manakala perubahan yang dibuat kepada tatasusunan yang dikembalikan oleh ravel() akan ditunjukkan dalam yang asal.
- Prestasi: Ravel() cenderung lebih pantas daripada flatten() kerana ia mengelakkan penyalinan memori dan menggunakan pandangan bersebelahan. Ini boleh memberi kelebihan apabila berurusan dengan tatasusunan yang besar.
- Pengendalian Langkah: bentuk semula((-1,)) menawarkan pilihan lain untuk meratakan tatasusunan, tetapi ia mengembalikan paparan dan bukannya salinan seperti ratakan(). Walau bagaimanapun, ia mungkin tidak menjamin keterkaitan, yang boleh menjejaskan prestasi.
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Fastapi ...

Menggunakan Python di Terminal Linux ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Memahami Strategi Anti-Crawling of Investing.com Ramai orang sering cuba merangkak data berita dari Investing.com (https://cn.investing.com/news/latest-news) ...
