


## Flatten vs. Ravel: Bila Menggunakan Setiap Fungsi NumPy dan Mengapa?
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>
Menggunakan fungsi flatten menghasilkan:
<code class="python">print(y.flatten()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9]</code>
Begitu juga, fungsi ravel menghasilkan output yang sama:
<code class="python">print(y.ravel()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9]</code>
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!

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











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.

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 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.

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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.
