Numpy中的 numpy.ravel() vs numpy.flatten()函数

numpy.ravel() vs numpy.flatten()

首先声明两者所要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（，会影响原始矩阵。

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> x.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> x.ravel()
array([1, 2, 3, 4])
两个函数都是默认行序优先

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

区别

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x.flatten()[1] = 100
>>> x
array([[1, 2],
       [3, 4]])            # flatten：返回的是拷贝
>>> x.ravel()[1] = 100
>>> x
array([[  1, 100],
       [  3,   4]])

原文：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50354978