numpy ravel與平板切片分配

Question

根據文檔， ndarray.flat是數組上的迭代器，而ndarray.ravel返回一個flattened數組（如果可能）。 所以我的問題是，我們應該何時使用其中一種？ 哪一個更適合作為賦值中的右值，如下面的代碼中的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]已經是1-d了。 如果你沒有，numpy的總是調用np.asarray(rhs)第一，所以它是相同的，如果需要對沒有復制ravel 。 當需要副本時，我猜想目前的ravel可能更快（我沒有時間）。

如果你知道，可能需要一個副本，在這里你知道這是什么都不需要，重塑points實際上可能是最快的。 既然你通常不需要最快，我會說它更多的是品味，並且個人可能會使用ravel 。