python：column_or_1d用法

今天在读代码的时候，发现Python sklearn的utils有个这样的函数：sklearn.utils.validation.column_or_1d。第一次遇到这个函数，记录一下用法。

在机器学习任务中，这个函数一般是对数据集的Y进行操作。

官方说明如下：

可以看到对1维array进行raval()。warn是提出警告。这个警告是说，如果我们输入的y是2D的形式(shapes, 1)，这会报警告，要把二维的形式改成1D的形式(shapes, )。当然，如果我们输入的y直接是(shapes, 2)，就会直接报错。

可以看到这个函数很简单，起一个校验的作用。

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之前提到了raval()，这里与python中另外常见的操作flatten()进行对比，即numpy.ravel() vs numpy.flatten()。

两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降为一维），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），会影响（reflects）原始矩阵。

举例如下:

import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
'''
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])
'''

'''
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]])
'''