Numpy中扁平化函数ravel()和flatten()的区别详解
更新时间：2023年02月20日 14:51:28 作者：weller
本文主要介绍了Numpy中扁平化函数ravel()和flatten()的区别详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
在Numpy中经常使用到的操作由扁平化操作,Numpy提供了两个函数进行此操作,他们的功能相同,但在内存上有很大的不同.
先来看这两个函数的使用:
from numpy import * a = arange(12).reshape(3,4) print(a) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(a.ravel()) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] print(a.flatten()) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
可以看到这两个函数实现的功能一样,但我们在平时使用的时候flatten()更为合适.在使用过程中flatten()分配了新的内存,但ravel()返回的是一个数组的视图.视图是数组的引用(说引用不太恰当,因为原数组和ravel()返回后的数组的地址并不一样),在使用过程中应该注意避免在修改视图时影响原本的数组.这是什么意思咧,我们通过代码来具体解释:
from numpy import * a = arange(12).reshape(3,4) print(a) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] # 创建一个和a相同内容的数组b b = a.copy() c = a.ravel() d = b.flatten() # 输出c和d数组 print(c) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] print(d) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] # 可以看到c和d数组都是扁平化后的数组,具有相同的内容 print(a is c) # False print(b is d) # False # 可以看到以上a,b,c,d是四个不同的对象 # 但因为c是a的一种展示方式,虽然他们是不同的对象,但在修改c的时候,a中相应的数也改变了 c[1] = 99 d[1] = 99 print(a) # [[ 0 99 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(b) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(c) # [ 0 99 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] print(d) # [ 0 99 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
通过以上的分析,在实际应用中应尽量使用flatten()函数,这样避免意外的错误.
到此这篇关于Numpy中扁平化函数ravel()和flatten()的区别详解的文章就介绍到这了,更多相关Numpy ravel()和flatten()内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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