首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。

1. 两者的功能

    

     

      

       

      
      

       

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

      

       

      
      

       

        >>> x
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([[1, 2],
       
      
     

      

       

      
      

       

         [3, 4]])
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x.flatten()
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([1, 2, 3, 4])
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x.ravel()
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([1, 2, 3, 4])
       
      
     

      

       

      
      

       

         两者默认均是行序优先
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x.flatten('F')
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([1, 3, 2, 4])
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x.ravel('F')
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([1, 3, 2, 4])
       
      
     

      

       

      
      

       
 
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x.reshape(-1)
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([1, 2, 3, 4])
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x.T.reshape(-1)
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([1, 3, 2, 4])
       
      
     
   

    
1
    
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3
    
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16
    
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18
   
   

2. 两者的区别

    

     

      

       

      
      

       

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

      

       

      
      

       

        >>> x.flatten()[1] = 100
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([[1, 2],
       
      
     

      

       

      
      

       

         [3, 4]]) # flatten：返回的是拷贝
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x.ravel()[1] = 100
       
      
     

      

       

      
      

       

        >>> x
       
      
     

      

       

      
      

       

        array([[ 1, 100],
       
      
     

      

       

      
      

       

         [ 3, 4]])
       
      
    
   

    
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3
    
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9