Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python ## Flatten vs. Ravel: Bila Menggunakan Setiap Fungsi NumPy dan Mengapa?

## Flatten vs. Ravel: Bila Menggunakan Setiap Fungsi NumPy dan Mengapa?

Oct 28, 2024 pm 11:14 PM

## Flatten vs. Ravel: When to Use Each NumPy Function and Why?

Menjelaskan Fungsi Flatten dan Ravel dalam NumPy

NumPy, perpustakaan Python yang berkuasa untuk operasi berangka, menyediakan dua fungsi yang kelihatan serupa: meratakan dan meracau. Kedua-duanya bertujuan untuk mengubah tatasusunan berbilang dimensi kepada tatasusunan satu dimensi. Walau bagaimanapun, perbezaan halus wujud di antara mereka.

Tingkah laku Flatten dan Ravel

Pertimbangkan tatasusunan NumPy berikut:

<code class="python">import numpy as np
y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))</code>
Salin selepas log masuk

Menggunakan fungsi flatten menghasilkan:

<code class="python">print(y.flatten())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]</code>
Salin selepas log masuk

Begitu juga, fungsi ravel menghasilkan output yang sama:

<code class="python">print(y.ravel())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]</code>
Salin selepas log masuk

Perbezaan Utama

Sementara kedua-dua fungsi kembali sama tatasusunan satu dimensi, terdapat perbezaan penting dalam tingkah laku asasnya.

  • Salinan Memori lwn. Paparan: Flatten sentiasa menjana salinan tatasusunan asal, mencipta data yang berasingan dengan jelas struktur. Sebaliknya, ravel menyediakan pandangan tatasusunan asal, berkongsi data asas yang sama. Perbezaan ini menjadi jelas apabila mengubah suai tatasusunan output. Perubahan pada tatasusunan yang dikembalikan oleh flatten tidak menjejaskan yang asal, manakala pengubahsuaian kepada output ravel mungkin mengubah tatasusunan asal.
  • Pertimbangan Prestasi: Ravel biasanya lebih pantas daripada meratakan kerana ia tidak' t memerlukan mencipta salinan memori baharu. Walau bagaimanapun, seseorang mesti berhati-hati apabila mengubah suai tatasusunan yang dikembalikan oleh ravel, kerana perubahan mungkin secara tidak sengaja menjejaskan yang asal.
  • Kes Khas: Daripada meratakan atau ravel, fungsi bentuk semula dengan (-1, ) sebagai hujah boleh digunakan dalam senario tertentu. Ia berusaha untuk menjana pandangan tatasusunan apabila langkah membenarkan, walaupun tatasusunan yang terhasil tidak bersebelahan.

Ringkasan

Leper dan ravel adalah kedua-duanya digunakan untuk meratakan tatasusunan NumPy berbilang dimensi kepada satu dimensi. Flatten mencipta salinan memori, manakala ravel menyediakan pandangan. Ravel lebih pantas tetapi memerlukan pertimbangan yang teliti untuk pengubahsuaian, terutamanya apabila mengoptimumkan prestasi. Reshape((-1,)) boleh digunakan dalam kes tertentu untuk mengoptimumkan penggunaan dan prestasi memori.

Atas ialah kandungan terperinci ## Flatten vs. Ravel: Bila Menggunakan Setiap Fungsi NumPy dan Mengapa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles