**Flatten 與 Ravel:我什麼時候應該使用哪個 NumPy 函數? ** **
理解Numpy 的Flatten 和Ravel 函數之間的差異
在NumPy 中處理多維數組時,您可能會遇到需要轉換的場景將它們轉化為一維形式。這就是 flatten() 和 ravel() 函數發揮作用的地方。然而,儘管結果相似,但它們採用不同的方法,並對效能和記憶體管理具有獨特的影響。
相似之處:
flatten() 和ravel() 都會產生展平數組,如提供的程式碼範例所示:
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]
差異:
- 記憶體分配: flatten()總是建立原始陣列的副本,而ravel() 則盡可能產生原始陣列的視圖。這表示修改 flatten() 傳回的數組不會影響原始數組,而對 ravel() 傳回的數組所做的更改將反映在原始數組中。
- 效能: Ravel() 往往比 flatten() 更快,因為它避免了記憶體複製並利用連續視圖。這在處理大型數組時非常有利。
- 跨步處理: reshape((-1,)) 提供了另一種展平數組的選項,但它會傳回一個視圖而不是像這樣的副本展平() 。但是,它可能無法保證連續性,從而影響性能。
結論:
理解flatten() 和ravel() 之間的細微差別可以幫助您具備關於何時使用每項職能做出明智決策的知識。如果保留原始陣列至關重要或需要建立新副本以進行進一步處理,則 flatten() 是首選。另一方面,當速度至關重要且可以接受修改展平數組時,ravel() 提供了更有效的解決方案。
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