一、ravel函数的简介
在NumPy中，ravel函数的作用是将一个多维数组压缩成一维数组。这个函数返回一个扁平化之后的一维数组，这个数组会参考原始数组的内存结构，所以它会返回一个指向原数组的数据的视图。即，它不会创建任何新的数据，只是返回现有数据的一部分。当我们利用ravel函数将一个多维数组转换成一个一维数组时，它返回的结果只是原始数组的一个复制品。
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
out1 = arr1.ravel()
print(out1)
# [1 2 3 4 5 6]
arr2 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
out2 = arr2.ravel()
print(out2)
# [1 2 3 4 5 6 7 8]
二、ravel函数与flatten函数的区别
尽管ravel函数和flatten函数都可以将多维数组转换成一维数组，但是两者有几个关键的不同点：
1. 返回值引用原始数组
当我们使用ravel函数来展平一个多维数组时，得到的结果是原始数组的一个视图。而使用flatten函数则会得到原始数组的一个复制品。也就是说，通过ravel函数得到的一维数组与原始数组共享同一块数据，并且我们能够通过改变得到的一维数组来改变原始数组的值。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
ravel_arr = arr.ravel()
flatten_arr = arr.flatten()
ravel_arr[0] = 0
flatten_arr[0] = 0
print(ravel_arr)
# [0 2 3 4 5 6]
print(flatten_arr)
# [0 2 3 4 5 6]
print(arr)
# [[0 2 3]
# [4 5 6]]
2. 速度方面的差异
相比之下，ravel函数更快，因为它避免了为返回新数组而分配新内存的需要。而flatten函数需要创建一个新的数组来保存原始数组的数据。
import time
import numpy as np
arr = np.random.rand(1000, 1000)
start = time.time()
ravel_arr = arr.ravel()
end_ravel = time.time() - start
start = time.time()
flatten_arr = arr.flatten()
end_flatten = time.time() - start
print(f"ravel函数的速度为 {end_ravel:.5f} 秒")
print(f"flatten函数的速度为 {end_flatten:.5f} 秒")
三、ravel函数在数组拷贝时的应用
在机器学习模型中，有一种叫做特征选择的方法，其中包含使用相关性或方差来确定哪些特征可以用来构建模型。在进行特征选择时，我们需要将数据与标签分离开，并将二者存储在相互分离的数组中。这时，ravel函数也有着重要作用。
import numpy as np
# 获取特征数据
x = np.random.rand(100, 2)
# 获取标签数据
y = np.random.randint(0, 2, size=100)
# 使用ravel函数将二维特征数据拍扁成一维
x = x.ravel()
# 此时，我们就可以将特征数据和标签数据存储到不同的numpy数组中
feature_data = np.array([x[:len(x)-1:2], x[1:len(x):2]])
label_data = y
四、ravel函数在多维数组操作中的应用
在矩阵乘法运算中，我们通常会用到dot函数。然而，在进行乘法运算时，需要注意矩阵的形状。如果我们需要将多个矩阵相乘，这些矩阵需要变成一维数组。这时，ravel函数就有着重要作用。
import numpy as np
arr1 = np.random.rand(2, 3)
arr2 = np.random.rand(3, 2)
arr3 = np.random.rand(2, 2)
result = np.dot(arr1.ravel(), np.dot(arr2.ravel(), arr3.ravel()))
五、结语
总的来说，ravel函数是NumPy中非常有用的一个工具函数，在多维数组操作中和特征选择中有着广泛的运用。需要注意的是，在使用ravel函数时，应该牢记返回值会引用原始数组，这一点很容易被我们忽视。
