В чем разница между функциями flatten и ravel в numpy?

import numpy as np
y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))
OUTPUT:
print(y.flatten())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]
print(y.ravel())
[1   2   3   4   5   6   7   8   9]

Обе функции возвращают один и тот же список. Тогда зачем нужны две разные функции, выполняющие одну и ту же работу.

Текущий API таков:

• flatten всегда возвращает копию.
• ravelпо возможности возвращает вид исходного массива. Это не видно в выводе на печать, но если вы измените массив, возвращаемый ravel, он может изменить записи в исходном массиве. Если вы измените записи в массиве, возвращенном из flatten, этого никогда не произойдет. ravel часто работает быстрее, поскольку память не копируется, но вы должны быть более осторожны при изменении возвращаемого массива.
• reshape((-1,)) получает представление всякий раз, когда шаги массива позволяют это, даже если это означает, что вы не всегда получаете непрерывный массив.

Как объясняется здесь, ключевое отличие состоит в том, что:

• flatten является методом ndarray-объекта и, следовательно, может быть вызван только для истинных numpy массивов.

• ravel является функцией уровня библиотеки и, следовательно, может вызываться для любого объекта, который может быть успешно проанализирован.

Например, ravelбудет работать со списком ndarrays, пока flattenне доступен для этого типа объекта.

@IanH также указывает на важные различия с обработкой памяти в своем ответе.

Вот правильное пространство имен для функций:

• numpy.ndarray.flatten

• numpy.ravel

Обе функции возвращают сглаженные одномерные массивы, указывающие на новые структуры памяти.

import numpy
a = numpy.array([[1,2],[3,4]])

r = numpy.ravel(a)
f = numpy.ndarray.flatten(a)  

print(id(a))
print(id(r))
print(id(f))

print(r)
print(f)

print("\nbase r:", r.base)
print("\nbase f:", f.base)

---returns---
140541099429760
140541099471056
140541099473216

[1 2 3 4]
[1 2 3 4]

base r: [[1 2]
 [3 4]]

base f: None

В верхнем примере:

• места в памяти результатов различны,
• результаты выглядят одинаково
• Flatten вернул бы копию
• Равель вернет взгляд.

Как мы проверяем, является ли что-то копией? Используя .baseатрибут ndarray. Если это представление, база будет исходным массивом; если это копия, база будет None.