两者都可实现将多维数组降位一维的功能

numpy.flatten()返回拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵

numpy.ravel()返回视图,会影响原始矩阵

1)ravel()
In [16]: data
Out[16]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]]) In [17]: data2 = data.ravel() #ravel() In [18]: data2
Out[18]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) In [19]: data2[0] = 99 In [20]: data2
Out[20]: array([99, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) In [21]: data
Out[21]:
array([[99, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
2)flatten()
In [30]: data
Out[30]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]]) In [31]: data2= data.flatten() #flatten() In [32]: data2
Out[32]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) In [33]: data2[0]=99 In [34]: data2
Out[34]: array([99, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) In [35]: data
Out[35]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])

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