numpy学习笔记 ravel() 和 flatten()

两者功能

In [1]: x=np.array([[1,2],[3,4]])

# flattenh函数和ravel函数在降维时默认是行序优先
In [2]: x.flatten()
Out[1]: array([1, 2, 3, 4])

In [3]: x.ravel()
Out[2]: array([1, 2, 3, 4])

# 传入'F'参数表示列序优先
In [4]: x.flatten('F')
Out[3]: array([1, 3, 2, 4])

In [5]: x.ravel('F')
Out[4]: array([1, 3, 2, 4])

#reshape函数当参数只有一个-1时表示将数组降为一维
In [6]: x.reshape(-1)
Out[5]: array([1, 2, 3, 4])
#x.T表示x的转置
In [7]: x.T.reshape(-1)
Out[6]: array([1, 3, 2, 4])

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两者区别

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x.flatten()[1] = 100
>>> x
array([[1, 2],
       [3, 4]])            
>>> x.ravel()[1] = 100
>>> x
array([[  1, 100],
       [  3,   4]])

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通过上面的程序可以发现flatten函数返回的是拷贝。