numpy ravel与平板切片分配

Question

根据文档， ndarray.flat是数组上的迭代器，而ndarray.ravel返回一个flattened数组（如果可能）。 所以我的问题是，我们应该何时使用其中一种？ 哪一个更适合作为赋值中的右值，如下面的代码中的rvalue？

import numpy as np

x = np.arange(2).reshape((2,1,1))
y = np.arange(3).reshape((1,3,1))
z = np.arange(5).reshape((1,1,5))

mask = np.random.choice([True, False], size=(2,3,5))
# netCDF4 module wants this kind of boolean indexing:
nc4slice = tuple(mask.any(axis=axis) for axis in ((1,2),(2,0),(0,1)))
indices = np.ix_(*nc4slice)

ncrds = 3
npnts = (np.broadcast(*indices)).size
points = np.empty((npnts, ncrds))
for i,crd in enumerate(np.broadcast_arrays(x,y,z)):
    # Should we use ndarray.flat ...
    points[:,i] = crd[indices].flat
    # ... or ndarray.ravel():
    points[:,i] = crd[indices].ravel()

Answer 1

你也不需要。 crd[mask]已经是1-d了。 如果你没有，numpy的总是调用np.asarray(rhs)第一，所以它是相同的，如果需要对没有复制ravel 。 当需要副本时，我猜想目前的ravel可能更快（我没有时间）。

如果你知道，可能需要一个副本，在这里你知道这是什么都不需要，重塑points实际上可能是最快的。 既然你通常不需要最快，我会说它更多的是品味，并且个人可能会使用ravel 。