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])
2. 两者的区别
'''
学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：531509025
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
>>> 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]])
