Numpy中已知轴数时X.ravel()和X.reshape(s0s1s2)的差异
在本文中,我们将介绍在已知轴数时Numpy中的X.ravel()和X.reshape(s0s1s2)的差异。这两个函数都用于将多维数组变为一维数组,但是它们的使用方法和结果略有不同。
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X.reshape(s0s1s2)
reshape函数可以将多维数组重塑成指定形状的数组,其中s0、s1和s2为三个维度。具体来说,reshape函数的参数为一个整数列表,表示每个轴的长度。如果要将多维数组变为一维数组,则需要将所有参数相乘。例如,对于一个形状为(2,3,4)的三维数组,可以使用reshape函数将其变为一维数组:
import numpy as np
X = np.random.randint(10, size=(2,3,4))
print(X)
# [[[1 2 1 9]
# [5 8 9 9]
# [4 0 9 6]]
#
# [[0 5 9 4]
# [4 8 5 3]
# [1 8 9 6]]]
Y = X.reshape(2*3*4)
print(Y)
# [1 2 1 9 5 8 9 9 4 0 9 6 0 5 9 4 4 8 5 3 1 8 9 6]
这里将2、3和4相乘得到24,然后调用reshape函数将数组X变为了一维数组Y。
X.ravel()
ravel函数是将多维数组变为一维数组的另一种方法,它将返回一个扁平化的数组。具体来说,ravel函数会将数组展开成一条直线,将第一维留下来,其余维度展开为一维。以下是一个例子:
import numpy as np
X = np.random.randint(10, size=(2,3,4))
print(X)
# [[[8 9 2 6]
# [4 4 2 9]
# [9 4 3 3]]
#
# [[6 7 9 3]
# [8 1 7 8]
# [2 3 0 3]]]
Y = X.ravel()
print(Y)
# [8 9 2 6 4 4 2 9 9 4 3 3 6 7 9 3 8 1 7 8 2 3 0 3]
与reshape函数的不同之处在于展开顺序,ravel函数展开的顺序是C语言的顺序,也就是按照第一维遍历,第二维其次,第三维最后。如果数组是按照Fortran(列优先)顺序存储的,则ravel函数将返回Flattened数组的Fortran版本。
两个函数的差异
对于已知轴数的数组,reshape函数和ravel函数的结果应该是完全一样的。但是,在某些情况下,这两个函数可能会产生不同的结果。下面我们将通过一个例子来说明这个问题:
import numpy as np
X = np.random.randint(10, size=(2,3,4))
print(X)
# [[[7 4 3 6]
# [8 0 6 4]
# [5 9 8 9]]
#
# [[8 6 7 7]
# [5 3 6 2]
# [4 5 1 3]]]
Y = X.reshape(24)
Z = X.ravel()
print(Y)
# [7 4 3 6 8 0 6 4 5 9 8 9 8 6 7 7 5 3 6 2 4 5 1 3]
print(Z)
# [7 4 3 6 8 0 6 4 5 9 8 9 8 6 7 7 5 3 6 2 4 5 1 3]
在这个例子中,我们首先定义了一个形状为(2,3,4)的三维数组X。然后我们使用reshape函数将其变为了一维数组Y,使用ravel函数将其变为了一维数组Z。结果显示,Y和Z的值是一样的。
但是,如果我们修改一下X的值,例如将X[0,0,0]的值改为10,然后再运行上述代码,我们会发现结果不同:
import numpy as np
X = np.random.randint(10, size=(2,3,4))
X[0,0,0] = 10
print(X)
# [[[10 2 4 2]
# [ 9 4 8 3]
# [ 3 4 0 2]]
#
# [[ 5 1 7 8]
# [ 4 0 7 5]
# [ 9 0 8 2]]]
Y = X.reshape(24)
Z = X.ravel()
print(Y)
# [10 2 4 2 9 4 8 3 3 4 0 2 5 1 7 8 4 0 7 5 9 0 8 2]
print(Z)
# [10 2 4 2 9 4 8 3 3 4 0 2 5 1 7 8 4 0 7 5 9 0 8 2]
在这个例子中,我们首先将X[0,0,0]的值改为了10,然后再使用reshape函数和ravel函数,结果显示Y与原来一样,但是Z与原来不同了。这是因为ravel函数返回的是输入数组的一个视图,如果数组没有被复制,那么修改ravel数组中的元素将会同时影响原数组的值。换句话说,ravel函数返回的只是一个视图,而不是一个副本。而reshape函数却总是返回一个副本。
在实践中,我们应该尽量避免在不同的数组之间共享数据,以免出现不必要的错误。如果需要创建副本,则应该使用copy函数。
总结
通过本文的介绍,我们了解了Numpy中reshape函数和ravel函数的不同。虽然在已知轴数的情况下,这两个函数的使用方法和结果都是一样的,但是在某些情况下,ravel函数可能会影响原数组的值。因此,在实际使用中,我们应该注意区分这两个函数的不同,尤其是在需要修改数组时。