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一、ravel()函数定义

在NumPy（Numerical Python）中，ravel() 是一个用于将多维数组降为一维数组的函数。这个函数返回的是数组的一个视图，即原来数组上的数据在新数组上的映射。这个函数非常实用，特别是在机器学习和数据科学领域。

二、ravel()函数的用法

在使用ravel()函数时，我们可以采用两种方式。第一种方式是使用np.ravel()，其中np代表import numpy as np。第二种方法是利用数组的实例方法MyArray.ravel()，其中MyArray是数组的名称。

这两种方式的功能是完全相同的，都可以将数组降为一维数组。例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.ravel(a))
# 输出 [1 2 3 4 5 6]

b = a.ravel()
print(b)
# 输出 [1 2 3 4 5 6]

如上述代码所示，ravel()函数将多维数组a降为一维数组并打印输出。其中，np.ravel(a)是函数调用的方式，而a。ravel()则是数组实例MyArray的方法调用。我们得到了相同的结果[1 2 3 4 5 6]。

三、ravel()函数和flatten()函数的差别

NumPy数组库中还有一个函数可以将多维数组降为一维数组——flatten()函数。flatten()与ravel()非常相似，但是它们之间有一些细微的差别。

首先，flatten()函数返回数组的一个副本，而ravel()函数返回的是一个视图。其次，ravel()函数在降维过程中可能会共享内存，因此不需要复制数据（如果可能的话）。而flatten()函数则总是使用复制的方式，因此相对比较慢。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# flatten()函数的使用
b = a.flatten()
print(b)
# 输出 [1 2 3 4 5 6]

# ravel()函数的使用
c = np.ravel(a)
print(c)
# 输出 [1 2 3 4 5 6]

# 改变数组部分元素值
a[0, 0] = 100
print(b) # 输出 [1 2 3 4 5 6]
print(c) # 输出 [100 2 3 4 5 6]

如上述代码所示，flatten()函数返回的是副本，因此对原数组的改变不会影响到降为一维数组的b。而使用ravel()函数则不同，对它返回的数组c进行更改，会直接影响到原数组的值。

四、ravel()函数的高级用法

1. ravel()函数与nditer()函数配合使用

在NumPy中，数组的迭代可以使用两种类型的迭代器nditer和flatiter。 nditer函数可用于不同数据类型（如数组）之间的交互。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
for i in np.nditer(a):
    print(i, end=" ")

b = np.ravel(a)
for i in np.nditer(b):
    print(i, end=" ")

如上述代码所示，使用for循环对多维数组a的元素进行遍历；使用nditer()函数和ravel()函数将多维数组a降为一维数组并进行遍历。两种方式输出结果相同。

2. ravel()函数与reshape()函数配合使用

reshape()函数可以改变数组的形状。与ravel()函数一起使用，可以将数组升为多维数组和无序数组。示例代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.ravel(a).reshape((3, 2))
print(b)

如上述代码所示，ravel()函数将多维数组a降为一维数组，然后使用reshape()函数将一维数组b升级为二维数组。输出结果如下：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

五、小结

本文对NumPy数组库中的常用函数ravel()进行了详细解释，包括其定义、用法、与flatten()函数的差别以及高级用法。我们可以使用ravel()函数将多维数组降为一维数组，与nditer()函数或reshape()函数一起使用可以进行更高级的操作。