【Numpy学习】Numpy中ravel()和flatten()的区别
函数介绍：ravel和flatten是展平函数具体请看代码
import numpy as np
b = np.arange(24).reshape(2,3,4)
b
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
b.ravel()
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
b.flatten()
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
从代码上看ravel和flatten都是把多维数组展平变为一维数组的函数它们差别不大，但是具体来说ravel是原数据的一个视图（也可以理解为原来数据的引用，这么说便于理解真实情况下它们没有啥关系），对使用ravel处理后的数据对其进行修改原来的数据也会发生改变。与其对应的flatten就不是这样的它是新建立了一个存储空间存储展平之后的数据，对其做操作不会影响原数据。这是什么意思呢具体请见代码解释：
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]
参考资料