Die Unterschiede zwischen den Flatten- und Ravel-Funktionen von Numpy verstehen
Bei der Arbeit mit mehrdimensionalen Arrays in NumPy kann es zu Situationen kommen, in denen eine Konvertierung erforderlich ist sie in eine eindimensionale Form. Hier kommen die Funktionen flatten() und ravel() ins Spiel. Trotz ihrer ähnlichen Ergebnisse verwenden sie jedoch unterschiedliche Methoden und haben einzigartige Auswirkungen auf die Leistung und das Speichermanagement.
Ähnlichkeiten:
Sowohl flatten() als auch ravel() erzeugen ein abgeflachtes Array, wie im bereitgestellten Codebeispiel gezeigt:
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]
Unterschiede:
Fazit:
Das Verständnis der subtilen Nuancen zwischen flatten() und ravel() rüstet Sie aus mit dem Wissen, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wann die einzelnen Funktionen eingesetzt werden sollen. Wenn die Beibehaltung des ursprünglichen Arrays von entscheidender Bedeutung ist oder Sie eine neue Kopie zur weiteren Verarbeitung erstellen müssen, ist flatten() die bevorzugte Wahl. Wenn andererseits Geschwindigkeit von entscheidender Bedeutung ist und eine Änderung des abgeflachten Arrays akzeptabel ist, bietet ravel() eine effizientere Lösung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von**Flatten vs. Ravel: Wann sollte ich welche NumPy-Funktion verwenden?**. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!