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Flatten() vs Ravel() Numpy Functions: Understanding the Difference

Tabla de Contenidos

Flatten()

La función flatten() es una función de la biblioteca NumPy que se utiliza para convertir una matriz multidimensional en una matriz unidimensional. Esta función devuelve una copia de la matriz original, pero con todos los elementos aplanados en una sola dimensión.

La sintaxis básica de la función flatten() es la siguiente:

numpy.flatten(order='C')

Donde:

  • order: Es un parámetro opcional que especifica el orden en el que se deben aplanar los elementos de la matriz. Puede tomar los siguientes valores:
    • ‘C’ (por defecto): Aplana los elementos en el orden de la fila principal (row-major order).
    • ‘F’: Aplana los elementos en el orden de la columna principal (column-major order).
    • ‘A’: Aplana los elementos en el orden en el que se almacenan en la memoria.
    • ‘K’: Aplana los elementos en el orden en el que se encuentran en la memoria, pero teniendo en cuenta la información de la submatriz.

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo utilizar la función flatten() en NumPy:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
flattened_arr = arr.flatten()

print(flattened_arr)

La salida de este código será:

[1 2 3 4 5 6]

Como se puede ver, la función flatten() ha convertido la matriz bidimensional en una matriz unidimensional.

Ravel()

La función ravel() es otra función de la biblioteca NumPy que también se utiliza para convertir una matriz multidimensional en una matriz unidimensional. Sin embargo, a diferencia de la función flatten(), la función ravel() devuelve una vista de la matriz original en lugar de una copia.

La sintaxis básica de la función ravel() es la siguiente:

numpy.ravel(order='C')

Donde:

  • order: Es un parámetro opcional que especifica el orden en el que se deben aplanar los elementos de la matriz. Puede tomar los mismos valores que el parámetro order de la función flatten().
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A continuación, se muestra un ejemplo de cómo utilizar la función ravel() en NumPy:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
raveled_arr = arr.ravel()

print(raveled_arr)

La salida de este código será:

[1 2 3 4 5 6]

Como se puede ver, la función ravel() ha convertido la matriz bidimensional en una matriz unidimensional, pero en este caso, la matriz original no se ha copiado, sino que se ha creado una vista de la misma.

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre las funciones flatten() y ravel()?

La principal diferencia radica en el hecho de que flatten() devuelve una copia de la matriz original, mientras que ravel() devuelve una vista de la matriz original. Esto significa que si se modifican los elementos de la matriz aplanada devuelta por flatten(), la matriz original no se verá afectada. Por otro lado, si se modifican los elementos de la matriz aplanada devuelta por ravel(), la matriz original también se verá modificada.

Además, flatten() siempre devuelve una matriz en memoria contigua, mientras que ravel() puede devolver una vista no contigua de la matriz original si es posible.

La función flatten() se utiliza cuando se desea obtener una copia de la matriz original aplanada, mientras que la función ravel() se utiliza cuando se desea obtener una vista de la matriz original aplanada.

Autor

osceda@hotmail.com

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