python中ravel,

　　作用：两者都是把nm的矩阵变成1mn的行向量。

　　建议用flatten()代替ravel()。

　　因为flatten()在使用过程中会分配新的内存，但是ravel()会返回一个数组的视图。

　　ravel()返回的视图类似于对一个数组的引用(说引用是因为原数组的地址和ravel()返回的数组地址不一样不合适)，所以在使用过程中会修改原数组。

　　示例：将numpy导入为NPA=orange (12)。reshape (3，4)print(A)#[[0 123]#[4 567]#[8 9 10 11]]#创建一个数组bb=A . copy()# flatten C=A . ravel()d=B . flatten()#输出C和d数组# C和d数组具有相同的内容print(C)#[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]print(d)#[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]# A，B，C， D是四个不同的对象print (A是C) # false print (B是D) # false # C是由A通过ravel()得到的。 当C再次被修改时，A也被修改。c[1]=99d[1]=99 print(a)#[[0 99 2 3]#[4 5 6 7]#[8 9 10 11]]print(b)#[[0 1 2 3]#[4 5 6 7]#[8 9 10 11]]print(c)#[0 99 2 3 4 5 6 6 6 6 7 7 8 9 10 11]print(d)#[0 99 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]

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