numpy.ravel() 和 numpy.flatten() 的用法

作用

实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。

import numpy as np

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    array([[1, 2],
            [3, 4]])

x.flatten()
     array([1, 2, 3, 4])

x.ravel()
    array([1, 2, 3, 4])#两者默认均是行序优先

x.flatten('F')
     array([1, 3, 2, 4])

x.ravel('F')
     array([1, 3, 2, 4])

x.reshape(-1)
     array([1, 2, 3, 4])

x.T.reshape(-1)
     array([1, 3, 2, 4])

区别

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
x.flatten()[1] = 100

    array([[1, 2],
        [3, 4]])            # flatten：返回的是拷贝

x.ravel()[1] = 100

array([[  1, 100],
        [  3,   4]])

参考文献：
1.https://stackoverflow.com/questions/28930465/what-is-the-difference-between-flatten-and-ravel-functions-in-numpy
2.https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ravel.html#numpy-ravel
3.http://www.starmcu.com/archives/624