扁平和拉威爾之間的差異（）

Question

以下有什么區別？

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([[[  0,   1,   2],
...                  [ 10,  12,  13]],
...                 [[100, 101, 102],
...                  [110, 112, 113]]])
>>> arr
array([[[  0,   1,   2],
        [ 10,  12,  13]],
       [[100, 101, 102],
        [110, 112, 113]]])
>>> arr.ravel()
array([  0,   1,   2,  10,  12,  13, 100, 101, 102, 110, 112, 113])
>>> arr.ravel()[0] = -1
>>> arr
array([[[ -1,   1,   2],
        [ 10,  12,  13]],
       [[100, 101, 102],
        [110, 112, 113]]])
>>> list(arr.flat)
[-1, 1, 2, 10, 12, 13, 100, 101, 102, 110, 112, 113]
>>> arr.flat[0] = 99
>>> arr
array([[[ 99,   1,   2],
        [ 10,  12,  13]],
       [[100, 101, 102],
        [110, 112, 113]]])

除了flat返回迭代器而不是列表這一事實之外，它們看起來是相同的，因為它們都會改變原始數組（這與flatten()相反，后者返回數組的副本）。 那么， flat和ravel()之間還有其他顯着的區別嗎？ 如果沒有，何時使用一個而不是另一個是有用的？

Answer 1

flat是一個迭代器。 它是一個單獨的對象，恰好通過索引來訪問數組元素。 它的主要目的是在循環和理解表達式中使用。 它給出的順序與你通常從ravel得到的順序相同。

不同的結果ravel ， flat不是ndarray ，所以它不能做太多，除了索引數組並遍歷它。 請注意，您必須調用list才能查看迭代器的內容。 例如， arr.flat.min()將失敗並出現AttributeError ，而arr.ravel().min()將給出與arr.min()相同的結果。

由於numpy提供了許多不需要顯式循環的操作，因此與ndarray.ravel()相比，很少使用ndarray.flat和迭代器。

話雖這么說，有些情況下迭代器更可取。 如果你的數組足夠大並且你試圖逐個檢查所有元素，那么迭代器就可以正常工作。 如果您有像內存映射數組一樣的部分加載，則尤其如此。