中的某个元素,`copy_array ??由于和??original_array`公用同一块内存,所以其中的元素也会发生相应的变化。 深拷贝 3.1 举个栗子 如果我们想要对??Numpy??数组执行深拷贝,此时我们可以使用函数??copy()??。 相关的样例代码如下: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = a.copy() print(...
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,...
[1 2 3 4]示例 2：import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])arr_copy = np.copy(arr)print(arr_copy)输出：[[123] [456]]示例 3：import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])arr_copy = np.copy(arr)print(id(arr), id(arr_copy))...
import numpy as np import copy # 创建一个NumPy数组 a = np.array([1, 2, 3, 4]) # 浅拷贝 b = np.copy(a) # 或者使用 b = a.copy() print("浅拷贝后:") print("a:", a) print("b:", b) # 修改b中的元素 b[0] = 99 print("修改b后:") print("a:", a) # a中的元素...
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 ...
np.array(object,dtype=None,*,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0,like=None) 常用参数详解: object(数据参数):必需参数,可以是列表、元组、字符串等可迭代对象。 dtype(数据类型):可选参数,用于指定数组元素的数据类型。例如,int32、float64等。如指定,NumPy会根据输入数据自动推断数据类型。
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, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) n2 = n # 赋值:用的是同一块内存,n也会改变 n2[0] = 100 display(n,n2) # 执行结果 array…
numpy.copy(array, order ='K', subok =False) copy() Arguments Thecopy()method takes three arguments: array- input data subok(optional) - determines whether to subclass the output array if the data type is changed or to return a base-class array ...
b[0]=10#array([10,1,2,10])a #array([10,1,2,10]) b = a和b = a[:]的差别就在于后者会创建新的对象,前者不会。两种方式都会导致a和b的数据相互影响。 要想不让a的改动影响到b,可以使用深复制: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
1 copy 和 view 在副本 (copy) 上修改数据 不会影响 源数据,而在视图 (view) 上修改数据 会影响 “窗口”内的源数据。 a = np.arange(1, 7).reshape((3, 2)) print(a) a_view = a[:2] a_copy = a[:2].copy() print(a_view) print(a_copy) a_copy[1, 1] = 0 print("在 copy...