簡介

首先聲明兩者所要實現(xiàn)的功能是一致的（將多維數(shù)組降位一維）。這點從兩個單詞的意也可以看出來，ravel(散開，解開)，flatten（變平）。兩者的區(qū)別在于返回拷貝（copy）還是返回視圖（view），numpy.flatten()返回一份拷貝，對拷貝所做的修改不會影響（reflects）原始矩陣，而numpy.ravel()返回的是視圖（view，也頗有幾分C/C++引用reference的意味），會影響（reflects）原始矩陣。

兩者功能

In [14]: x=np.array([[1,2],[3,4]]) # flattenh函數(shù)和ravel函數(shù)在降維時默認是行序優(yōu)先 In [15]: x.flatten() Out[15]: array([1, 2, 3, 4]) In [17]: x.ravel() Out[17]: array([1, 2, 3, 4]) # 傳入'F'參數(shù)表示列序優(yōu)先 In [18]: x.flatten('F') Out[18]: array([1, 3, 2, 4]) In [19]: x.ravel('F') Out[19]: array([1, 3, 2, 4]) #reshape函數(shù)當參數(shù)只有一個-1時表示將數(shù)組降為一維 In [21]: x.reshape(-1) Out[21]: array([1, 2, 3, 4]) #x.T表示x的轉置 In [22]: x.T.reshape(-1) Out[22]: array([1, 3, 2, 4])

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兩者區(qū)別

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> x.flatten()[1] = 100 >>> x array([[1, 2], [3, 4]]) >>> x.ravel()[1] = 100 >>> x array([[ 1, 100], [ 3, 4]])

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通過上面的程序可以發(fā)現(xiàn)flatten函數(shù)返回的是拷貝。

參考鏈接：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/78220080

轉載于:https://www.cnblogs.com/hechangchun/p/9843864.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的学习笔记27—python中numpy.ravel() 和 flatten()函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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