np.ravel()和np.flatten() 区别

最新推荐文章于 2024-04-17 17:05:39 发布
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分类专栏： numpy 线性代数
原文链接：https://blog.csdn.net/hanshuobest/article/details/78882425
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本文探讨了NumPy库中flatten和ravel函数的相似之处，它们都用于降维数组，但关键区别在于返回的是拷贝还是视图。flatten创建副本，修改不影响原矩阵，而ravel则提供原始矩阵的引用，修改会反映到原数据。

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两者的功能是一致的，将多维数组降为一维，但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图，np.flatten(0返回一份拷贝，对拷贝所做修改不会影响原始矩阵，而np.ravel()返回的是视图，修改时会影响原始矩阵

https://blog.csdn.net/hanshuobest/article/details/78882425

numpy.ravel() vs numpy.flatten()
jacke121的专栏
02-07 2504
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
无涯教程-numpy - ravel()函数
无涯教程
05-18 1717
Python的numpy模块提供了一个名为numpy.ravel的函数，该函数用于将二维数组或多维数组更改为连续的扁平数组。返回的数组与源数组或输入数组具有相同的数据类型。如果输入数组是掩码数组，则返回的数组也将是掩码数组。
『Numpy』np.ravel()和np.flatten()
weixin_33785972的博客
04-05 255
What is the difference between flatten and ravel functions in numpy? 两者的功能是一致的，将多维数组降为一维，但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图，np.flatten(0返回一份拷贝，对拷贝所做修改不会影响原始矩阵，而np.ravel()返回的是视图，修改时会影响原始矩阵 import numpy as np a =...
np.ravel()和np.flatten()
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hscoder的博客
12-23 3万+
两者的功能是一致的，将多维数组降为一维，但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图，np.flatten(0返回一份拷贝，对拷贝所做修改不会影响原始矩阵，而np.ravel()返回的是视图，修改时会影响原始矩阵 示例： import numpy as np a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]]) b = a.flatten() print('b:' , b) c = a.ra
numpy.ravel()和numpy.flatten()区别
光与热的博客
10-29 579
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.arra
使用np.ravel或np.flatten函数将其展平为一维数组，举个例子
06-09
下面是一个使用`np.ravel`函数将多维数组展平为一维数组的例子： ```python import numpy as np # 假设有一个二维数组 arr arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 使用 np.ravel 函数将 arr 展平为一维数组 arr_...
np.ravel的替换代码
05-03
如果想要替换 `np.ravel()` 方法，可以使用 `np.ndarray.flatten()` 方法。这两个方法的功能相似，都是将多维数组展平为一维数组。下面是一个示例： ```python import numpy as np # 定义一个二维数组 arr = np....
xx1, xx2 = np.meshgrid( np.linspace(x1_min, x1_max, 100), # 在x1范围内生成100个等间距点，每行数据完全重复，第i行所有元素值 = 第i个x1坐标值 np.linspace(x2_min, x2_max, 100) # 在x2范围内生成100个等间距点 ) # xx1和xx2均为100x100的矩阵，每个点代表一个(x1, x2)组合 # 计算网格点上逻辑回归的预测概率 Z = sigmoid(np.c_[np.ones(xx1.ravel().shape[0]), xx1.ravel(), xx2.ravel()].dot(theta)) Z = Z.reshape(xx1.shape)画出xx1，xx2的变化
最新发布
03-10
另外，用户可能对ravel和flatten的区别有疑问，需要指出ravel返回的是视图，而flatten返回的是副本，但在这里可能影响不大。 最后，总结整个过程，从生成网格、处理数据、计算预测值到绘图，强调每个步骤的作用，...
numpy.ravel() 和 numpy.flatten()
夏日麦香的博客
02-21 258
转自CSDN博主「Inside_Zhang」，链接：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50354978 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...
numpy.ravel、flatten()
weixin_44853414的博客
03-31 151
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），会影响（reflects）原始矩阵。默认行优先 ...
numpy——ravel()和flatten（）
python_AI_fans的博客
06-11 740
目录 功能 用法 区别 flatten（） ravel() 功能 这两个函数的功能都是将多维数组转换成一维 用法 import numpy as np arr = np.array([[1, 2],[3, 4]]) arr.flatten()降维默认行序优先，传入参数‘F’表示列序优先 arr.flatten('F') arr.ravel() #降维默认行序优先，传入参数‘F’表示列序优先 arr.ravel('F') ##arr.flatten()=%s [1 2 3 4.
np.ravel()&n.flatten()
coder
03-12 742
这两个函数的功能都是将多维的数组降低为一维，但是区别在于一个是拷贝，一个仅是视图。 np.flatten()返回的是数组的拷贝，对拷贝的修改不会影响到原始的数组； 但是np.ravel()是原数组的视图，对视图的修改会更改了原始的数组的数据。 且我们在多维变成一维的时候，是默认的行优先。 import numpy as np x=np.array([[1,2,3],[3,4,5]]
【Numpy】一文向您详细介绍 np.ravel()
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
04-17 2836
🔥【Numpy独家揭秘】一文带您探索np.ravel()的奥秘🔍 解锁Numpy强大功能的钥匙——np.ravel()，让您轻松将多维数组转化为一维！本文详细解析其原理，让您轻松上手。🧩 深入剖析np.ravel()与数组视图、副本的微妙关系，助您高效利用内存。🚀 更有性能优化技巧与注意事项，让您在使用np.ravel()时如虎添翼！💡 总结np.ravel()的精髓，展望未来应用前景，为您的Numpy之旅增添无限可能！🌈 读完本文，您将轻松掌握np.ravel()的精髓，让数据处理更
np.ravel解释（附代码实例）
lllxxq141592654的博客
05-20 801
官网链接：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ravel.html#numpy.ravel 暂时不写那么详细，总之，最简单的使用可以理解为把矩阵展平 import numpy as np x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(np.ravel(x)) # [1 2 3...
玩转Numpy——np.ravel()的使用
helloword111222的博客
11-12 2万+
numpy中的ravel函数的作用是让多维数组变成一维数组 numpy.ravel() 下面演示一下二维和三维数组的ravel操作，多维数组的ravel操作与其类似 eg: import numpy as np ##对二维数组进行reval a=np.empty((2,2),dtype=int) #创建2*2数组 print("二维数组a:") print(a) b=a.ravel() #对a进行拉伸操作 print("对a进行ravel操作后：") print(b) ##对三维.
numpy.ravel()和numpy.flatten()的区别
Allen的博客
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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.a
numpy.ravel解析
戴某某
10-18 5124
功能：降维 >>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> np.ravel(x) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
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