Erklärung der Flatten- und Ravel-Funktionen in NumPy
NumPy, eine leistungsstarke Python-Bibliothek für numerische Operationen, bietet zwei scheinbar ähnliche Funktionen: Flatten und Ravel. Beide zielen darauf ab, mehrdimensionale Arrays in eindimensionale Arrays umzuwandeln. Es bestehen jedoch subtile Unterschiede zwischen ihnen.
Verhalten von Flatten und Ravel
Betrachten Sie das folgende NumPy-Array:
<code class="python">import numpy as np y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))</code>
Anwenden der Flatten-Funktion Ergebnisse in:
<code class="python">print(y.flatten()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9]</code>
Ähnlich erzeugt die Ravel-Funktion die gleiche Ausgabe:
<code class="python">print(y.ravel()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9]</code>
Hauptunterschiede
Während beide Funktionen identische Ergebnisse liefern Bei eindimensionalen Arrays gibt es entscheidende Unterschiede in ihrem zugrunde liegenden Verhalten.
Zusammenfassung
Flatten und Ravel sind beides Wird verwendet, um mehrdimensionale NumPy-Arrays auf eine Dimension zu reduzieren. Flatten erstellt eine Erinnerungskopie, während Ravel eine Ansicht bereitstellt. Ravel ist schneller, erfordert aber sorgfältige Überlegungen zu Modifikationen, insbesondere bei der Optimierung der Leistung. Reshape((-1,)) kann in bestimmten Fällen verwendet werden, um die Speichernutzung und Leistung zu optimieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von## Flatten vs. Ravel: Wann sollte jede NumPy-Funktion verwendet werden und warum?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!