## Flatten vs Ravel : Quand devez-vous utiliser chaque fonction Numpy ?

Clarifier la distinction entre « aplatir » et « ravel » dans Numpy

Introduction :

Numpy, une bibliothèque puissante en Python pour les opérations numériques, fournit deux fonctions d'apparence similaire : "aplatir" et "ravel". Les deux fonctions visent à transformer des tableaux multidimensionnels en tableaux unidimensionnels. Malgré leur apparente similitude, il existe entre eux des différences subtiles qui méritent une clarification.

Comportement de la fonction :

Comme le démontre l'extrait de code donné, "aplatir" et " ravel' renvoie les listes contenant les éléments aplatis du tableau d'entrée. Cependant, il existe une distinction cruciale :

• 'flatten' : renvoie toujours une copie du tableau d'origine. Les modifications apportées au tableau renvoyé n'affecteront pas le tableau d'origine.
• 'ravel' : Favorise la création d'une vue contiguë du tableau d'origine. Dans certains cas, cela peut être plus efficace puisque cela évite la copie mémoire. Cependant, contrairement à « aplatir », les modifications apportées au tableau renvoyé peuvent également affecter le tableau d'origine.

Considérations sur les performances et la mémoire :

'ravel' fonctionne généralement plus rapidement que « aplatir » car il essaie de maintenir un arrangement contigu d’éléments, évitant ainsi l’allocation de mémoire et la copie inutiles. Cependant, cela n'est pas toujours possible, car « aplatir » crée toujours une nouvelle copie.

Choisir la bonne fonction :

Le choix entre « aplatir » et « ravel' dépend du cas d'utilisation spécifique. Si vous avez besoin d'une copie du tableau aplati et préférez ne pas affecter le tableau d'origine, « aplatir » est le choix recommandé. Cependant, si les performances sont critiques et que vous êtes prêt à prendre des précautions pour ne pas modifier le tableau d'origine via la vue renvoyée, «ravel» pourrait être une meilleure option.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!