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原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图，会影响原始矩阵。
两者区别x = np.array([[1, 2], [3, 4]])print（x.flatten()[1] = 100) array([[1, 2], [3, 4]]) # flatten：返回的是拷贝，不会对数据进行修改print(x.ravel()[1] = 100) #ravel()则回对数据进行就该 array([[ 1, 100], [ 3, 4]])123456789二者共性：
验证两者的功能
x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) x.flatten() array([1, 2, 3, 4]) x.ravel() array([1, 2, 3, 4])1234567
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])
