1. copy()函数实现深拷贝# 定义一个0-9的数组n = np.arange(10)n# 执行结果array([0, 1, 2,...
首先,我们先定义一个Numpy的数组: arr=np.array([[1,2,3],[2,2,3]]) 首先而我们来看一下基本的四则运算: 这张图中我们可以看出两点,首先是Numpy当中的数组重载了四则运算符,我们可以直接通过加减乘除进行计算。第二点是Numpy自动替我们做了映射,虽然我们运算操作的对象是数组本身,但是Numpy自动替我们映射...
arr.copy():创建一个新的数组,该数组包含与原始数组相同元素的副本。 np.array(arr):将数组转换为新的 NumPy 数组。 arr[:]:使用切片创建整个数组的副本。 示例: importnumpyasnp arr = np.array([1,2,3,4,5]) # 创建副本 copy = arr.copy() # 修改副本 copy[2] =100 # 打印原始数组和副本 pri...
order（可选）：指定副本数组的内存布局。默认值为 'K'，表示使用输入数组的内存布局。其他可选值包括 'C'（按行优先）和 'F'（按列优先）。返回值：返回输入数组的副本。3. 参数示例以下是示例，以帮助你理解 numpy.copy 函数的参数和输出：示例 1：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4]...
copy_array[0]=20 # 原始数组不变 print(original_array)# 输出: [1 10 10 4 5] 2. 基本索引与切片 NumPy 支持多种索引和切片方式,包括基本索引、切片、高级索引等。 2.1 基本索引 基本索引允许你通过指定索引来访问数组中的单个元素。 9
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_importnumpyasnp# Test 1a=np.arange(4)printa# 直接赋值, a,b,c,d是同一个arrayb=a c=a d=b a[0]=10printbisaprintcisaprintdisa# Test 1 result[0123]TrueTrueTrue# Test 2# 深拷贝b=a.copy()...
array1, array2, array3, array4 实际指向同一个内存值,任意修改其中的一个变量,其他变量值都会被修改。 若想要得到的是 ndarray 切片的一份副本而非视图,就需要显式的进行复制操作函数 copy()。 例如: array5=array1.copy() # 对原始的 array1 的复制 ...
array([[ 12, 1234], [ 2, 3], [ 4, 5]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 深复制 copy方法生成数组及其数据的完整拷贝。 d = a.copy() d Out[176]: array([[ 12, 1234], [ 2, 3], ...
a = np.array([1, 2, 3]) b = a print(b is a) AI代码助手复制代码 输出如下: True 深拷贝示例: a = np.array([1,2,3]) b = a.copy()print(b is a) AI代码助手复制代码 输出如下: False 4.2 其他数据类型 尽管本文中所有的示例都使用了NumPy数组,但本文中所涉及的知识也适用于Python中的...
array([[99, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) 理解记忆 (1)可以通过赋值(=)的方式进行复制; (2)新的变量与旧的变量是完全相等的,即值相等和内存地址相同; (3)改变b的形状不会影响到a; (4)旧的变量发生变化会导致新的变量也发生变化; ...