توجد بعض الفروق الرئيسية بين flat
و ravel()
في مكتبة NumPy، على الرغم من أنهما يقومان بنفس الغرض العام، وهو تسطيح البيانات ثلاثية الأبعاد إلى مصفوفة واحدة. إليك تلك الفروق:
-
النوع المُرجَع:
مقالات ذات صلةravel()
: تقوم بإرجاع نسخة متسلسلة من البيانات كمصفوفة NumPy جديدة.flat
: تقوم بإرجاع مُستَخدَم للبيانات، وهو عبارة عن مُحَدِّد (iterator) يُستَخدَم للوصول إلى عناصر المصفوفة الأصلية.
-
التأثير على البيانات الأصلية:
ravel()
: تعيد نسخة من البيانات ولا تؤثر على البيانات الأصلية.flat
: يُستخدم للوصول إلى عناصر المصفوفة الأصلية ولكنه يُمكِّن من تعديل البيانات الأصلية.
بناءً على ذلك، يمكن استخدام ravel()
إذا كنت بحاجة إلى نسخة جديدة من البيانات المُسَطَّحَة دون تغيير البيانات الأصلية. أما flat
فيُمكن استخدامه إذا كنت تحتاج إلى تعديل البيانات الأصلية مباشرة.
من الجدير بالذكر أن استخدام flatten()
بدلاً من ravel()
قد يكون مفيدًا أيضًا إذا كنت ترغب في الحصول على نسخة جديدة من البيانات بدلاً من التعديل على البيانات الأصلية.
المزيد من المعلومات
بالإضافة إلى الفروق الرئيسية التي ذكرتها بين flat
و ravel()
في NumPy، هناك بعض النقاط الإضافية التي يمكن توضيحها:
-
الأداء:
ravel()
قد تكون أسرع منflatten()
لأنها لا تقوم بإنشاء نسخة جديدة من البيانات بشكل فعلي، بل تقوم بإرجاع عرض (view) جديد للبيانات الموجودة بالفعل. وبالتالي، لا تحدث عملية النسخ الفعلية إلا عندما يتم تعديل البيانات.flat
تعتبر عملية فعلية عندما يتم الوصول إليها، وهذا يعني أن كل عنصر يتم الوصول إليه يتم بشكل فعلي وليس عن طريق view.
-
الاستخدامات:
- يُمكن استخدام
ravel()
عندما تحتاج إلى تغيير شكل البيانات دون تعديل البيانات الأصلية، مثل عندما تقوم بعمليات الحساب الرياضي أو تنفيذ الوظائف الأخرى التي لا تستدعي تعديل البيانات. flat
يُستخدم عندما تحتاج إلى تعديل البيانات الأصلية مباشرة، مثل تغيير قيم العناصر في المصفوفة الأصلية.
- يُمكن استخدام
-
حجم الذاكرة:
- استخدام
ravel()
يُمكن أن يوفر استخدامًا أكثر فعالية للذاكرة، حيث أنه لا يُنشئ نسخة جديدة من البيانات إلا عند الحاجة الفعلية. flat
يُمكن أن يؤدي إلى استهلاك زيادة في الذاكرة عند استخدامه، خاصة إذا تم استخدامه بشكل مكرر وتعديل البيانات الأصلية بشكل متكرر.
- استخدام
باختصار، يمكن اعتبار ravel()
كخيار أكثر فعالية من حيث الأداء والذاكرة إذا كنت بحاجة إلى تغيير شكل البيانات دون تعديلها، بينما يُستخدم flat
عندما تحتاج إلى التعديل المباشر على البيانات الأصلية.