Python的 numpy中 numpy.ravel() 和numpy.flatten()的区别和使用

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。

1、二者的功能

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

>>> x

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])

>>> x.reshape(-1)

array([1, 2, 3, 4])

>>> x.T.reshape(-1)

array([1, 3, 2, 4])

2、二者的区别

>>> 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]])

【Reference】

1、https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50354978