[numpy] ravel() VS flatten()

NumPy의 ravel() 함수와 flatten() 함수는 모두 배열을 평평하게 만들어 1차원 배열로 변환하는 데 사용됩니다. 그러나 이 두 함수 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있으며, 이러한 차이점은 함수의 사용법과 성능에 영향을 줍니다.

flatten()

• flatten() 함수는 항상 원본 배열의 복사본을 반환합니다. 즉, 반환된 배열을 수정해도 원본 배열에는 영향을 미치지 않습니다.
• 이로 인해 flatten()은 메모리에 새로운 배열을 생성하기 때문에 큰 배열을 다룰 때 더 많은 메모리를 소비할 수 있습니다.
• 사용법: arr.flatten()

ravel()

• ravel() 함수는 가능한 경우 원본 배열을 반환합니다. 즉, 반환된 배열은 원본 배열과 메모리를 공유할 수 있습니다. 이는 ravel()이 원본 배열의 뷰(view)를 반환하기 때문입니다. 하지만, 원본 배열이 연속되지 않은 메모리 레이아웃을 가질 경우, ravel()은 복사본을 반환할 수 있습니다.
• 반환된 배열을 수정하면 원본 배열이 수정될 수 있으므로, 이 점을 주의해야 합니다.
• 메모리를 더 효율적으로 사용할 수 있는 장점이 있습니다.
• 사용법: arr.ravel()

장단점 비교

• 메모리 사용: ravel()은 원본 배열과 메모리를 공유하는 뷰를 반환할 수 있기 때문에, 메모리 사용 측면에서 더 효율적일 수 있습니다. 반면, flatten()은 항상 원본 배열의 복사본을 만들기 때문에, 더 큰 메모리 할당이 필요합니다.
• 안전성: flatten()은 원본 배열의 복사본을 반환하기 때문에, 반환된 배열을 수정해도 원본 배열에 영향을 주지 않아 안전합니다. 그러나 ravel()을 사용할 때는 주의가 필요하며, 반환된 배열을 수정하면 원본 배열도 영향을 받을 수 있습니다.
• 성능: ravel()은 원본 배열과 메모리를 공유하는 경우가 많기 때문에, 복사 과정이 없어 flatten()보다 빠를 수 있습니다. 그러나 실제 성능 차이는 사용하는 배열의 크기와 구조에 따라 달라질 수 있습니다.

적절한 함수 선택은 사용자의 특정 요구 사항과 원본 데이터를 안전하게 보호하려는 필요성에 따라 달라집니다. 데이터를 복사하여 안전하게 작업해야 할 경우 flatten()을, 메모리 효율성과 성능을 중시할 경우 ravel()을 사용하는 것이 좋습니다.