numpy 辨异（五）—— numpy.ravel() vs numpy.flatten()

首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。

1. 两者的功能

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x
array([[1, 2],[3, 4]])
>>> x.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> x.ravel()
array([1, 2, 3, 4])两者默认均是行序优先
>>> x.flatten('F')
array([1, 3, 2, 4])
>>> x.ravel('F')
array([1, 3, 2, 4])>>> x.reshape(-1)
array([1, 2, 3, 4])
>>> x.T.reshape(-1)
array([1, 3, 2, 4])

2. 两者的区别

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x.flatten()[1] = 100
>>> x
array([[1, 2],[3, 4]])            # flatten：返回的是拷贝
>>> x.ravel()[1] = 100
>>> x
array([[  1, 100],[  3,   4]])

References

[1] What is the difference between flatten and ravel functions in numpy?

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1. 两者的功能

2. 两者的区别

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