Numpy：为什么numpy.ravel返回一个拷贝

Numpy：为什么numpy.ravel返回一个拷贝

在本文中，我们将介绍Numpy中ravel函数为何会返回一个拷贝。我们将首先介绍ravel函数的定义和用途，然后说明为何返回拷贝，以及如何避免返回拷贝的方法。

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Numpy中ravel函数的定义和用途

Numpy库中的ravel函数可以将一个多维数组转化为一维数组，它的函数定义如下：

numpy.ravel(a, order=’C’)

其中a表示要转化的Numpy数组，order表示数组中元素的读取方式，可以是’C’、’F’或’A’三种，分别表示按照C语言顺序、Fortran语言顺序或按数组默认顺序读取元素。

ravel函数的作用非常简单明了，可以通过以下代码进行展示：

import numpy as np

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

arr2 = np.ravel(arr)

print(arr2) # [1 2 3 4]

可以看到，ravel函数将arr数组中的所有元素按行的顺序转化为了一个一维数组。

为什么ravel函数返回拷贝

然而，在默认情况下，ravel函数返回的不是原数组arr的视图view，而是一个新的一维数组的拷贝。这是因为多维数组的内存级别布局和一维数组有所不同，当使用ravel函数返回一维数组时，Numpy需要使用新的空间存储这个数组。而且返回的数组拷贝与原数组之间没有任何关联。

比较可行的一种情况是返回视图，但也会出现一系列问题。例如，当返回视图时，对切片数组的值进行修改会影响原数组，但当用户修改返回的视图时，将会意外修改原数组的值。因此，为了避免这种问题，Numpy选择了算法上简单、可靠、可预测的一种方式：返回拷贝。

如何避免返回拷贝

虽然返回拷贝的方法非常可靠、可预测，但是它的代价是高昂的——内存占用率。如果输入数组非常大，将导致ravel函数拷贝出一个非常大的数组并导致系统崩溃。那么，如何避免返回拷贝呢？

一个常用的方法是使用reshape函数，使用reshape函数可以在不返回拷贝的情况下将多维数组转化为一维数组。由于新的数组与原数组共享相同的内存空间，它是原始数组的视图。代码示例如下：

import numpy as np

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

arr2 = arr.reshape(-1)

print(arr2) # [1 2 3 4]

使用reshape函数可以非常有效地避免返回拷贝，同时也可以提高性能。

总结

本文介绍了Numpy中的ravel函数为何返回一个拷贝，以及如何避免这个问题。虽然返回的是副本可以保证算法的有效性，但是在处理大数据集时会导致内存瓶颈。使用reshape函数则可以很好地解决这个问题，从而提高运行效率。