一、ravel()函数定义
在NumPy(Numerical Python)中,ravel() 是一个用于将多维数组降为一维数组的函数。这个函数返回的是数组的一个视图,即原来数组上的数据在新数组上的映射。这个函数非常实用,特别是在机器学习和数据科学领域。
二、ravel()函数的用法
在使用ravel()函数时,我们可以采用两种方式。第一种方式是使用np.ravel(),其中np代表import numpy as np。第二种方法是利用数组的实例方法MyArray.ravel(),其中MyArray是数组的名称。
这两种方式的功能是完全相同的,都可以将数组降为一维数组。例如:
import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(np.ravel(a)) # 输出 [1 2 3 4 5 6] b = a.ravel() print(b) # 输出 [1 2 3 4 5 6]
如上述代码所示,ravel()函数将多维数组a降为一维数组并打印输出。其中,np.ravel(a)是函数调用的方式,而a。ravel()则是数组实例MyArray的方法调用。我们得到了相同的结果[1 2 3 4 5 6]。
三、ravel()函数和flatten()函数的差别
NumPy数组库中还有一个函数可以将多维数组降为一维数组——flatten()函数。flatten()与ravel()非常相似,但是它们之间有一些细微的差别。
首先,flatten()函数返回数组的一个副本,而ravel()函数返回的是一个视图。其次,ravel()函数在降维过程中可能会共享内存,因此不需要复制数据(如果可能的话)。而flatten()函数则总是使用复制的方式,因此相对比较慢。
import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # flatten()函数的使用 b = a.flatten() print(b) # 输出 [1 2 3 4 5 6] # ravel()函数的使用 c = np.ravel(a) print(c) # 输出 [1 2 3 4 5 6] # 改变数组部分元素值 a[0, 0] = 100 print(b) # 输出 [1 2 3 4 5 6] print(c) # 输出 [100 2 3 4 5 6]
如上述代码所示,flatten()函数返回的是副本,因此对原数组的改变不会影响到降为一维数组的b。而使用ravel()函数则不同,对它返回的数组c进行更改,会直接影响到原数组的值。
四、ravel()函数的高级用法
1. ravel()函数与nditer()函数配合使用
在NumPy中,数组的迭代可以使用两种类型的迭代器nditer和flatiter。 nditer函数可用于不同数据类型(如数组)之间的交互。
import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) for i in np.nditer(a): print(i, end=" ") b = np.ravel(a) for i in np.nditer(b): print(i, end=" ")
如上述代码所示,使用for循环对多维数组a的元素进行遍历;使用nditer()函数和ravel()函数将多维数组a降为一维数组并进行遍历。两种方式输出结果相同。
2. ravel()函数与reshape()函数配合使用
reshape()函数可以改变数组的形状。与ravel()函数一起使用,可以将数组升为多维数组和无序数组。示例代码如下:
import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = np.ravel(a).reshape((3, 2)) print(b)
如上述代码所示,ravel()函数将多维数组a降为一维数组,然后使用reshape()函数将一维数组b升级为二维数组。输出结果如下:
[[1 2] [3 4] [5 6]]
五、小结
本文对NumPy数组库中的常用函数ravel()进行了详细解释,包括其定义、用法、与flatten()函数的差别以及高级用法。我们可以使用ravel()函数将多维数组降为一维数组,与nditer()函数或reshape()函数一起使用可以进行更高级的操作。