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,...
original_array=np.array([1,2,3,4,5]) # 创建一个视图 view_array=original_array[1:4] # 修改视图 view_array[0]=10 # 原始数组也发生了变化 print(original_array)# 输出: [1 10 10 4 5] 1.2 复制(Copy) 返回数组的复制意味着对复制品的修改不会影响到原始数组。 9 1 2 3 4 5 6 ...
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]...
>>> a = np.array(range(12)).reshape(3, 4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> b = a.copy() >>> b is a False >>> b == a array([[False, True, True, True], [ True, True, True, True], [ True, True, True, True...
numpy用的非常广,它给我们提供了一个非常好用的深复制的用法: 1 2 3 4 >>>A=np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B=np.array(A, copy=True) >>>AisB False 当然了,这里的copy值默认就是True。这样就实现了深复制,如果copy值是False,A就和B完全等价了,实现不了真复制!
array()创建数组 2.通过numpy的arange(start,stop,step=1,dtype)创建一维数组 start表示起始值,stop表示终止值(包含start但不包含stop,即前闭后开区间),step表示步长默认为1,dtype表示元素类型,其中stop和step可省略。 arr5 = np.arange(5) #[0 1 2 3 4] ...
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...
numpy用的非常广,它给我们提供了一个非常好用的深复制的用法: 1 2 3 4 >>>A=np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B=np.array(A, copy=True) >>>AisB False 当然了,这里的copy值默认就是True。这样就实现了深复制,如果copy值是False,A就和B完全等价了,实现不了真复制!
numpy array的深浅拷贝 & python list的深浅拷贝 python list list2=list1 是赋值操作,不是拷贝。两个是同一个对象的引用。故而同变化 list2=list1.copy()是浅拷贝,相当于list2引用一个新对象,然后把list1中的值拷贝到这个新对象中。但是如果list1=[1,[1,2],3]包含嵌套,嵌套第一层拷贝过去的是值,第二...
y=arr.copy() y[0]=30 print(y) print(arr) print(y.base) 阵列的形状:数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状:NumPy数组具有一个名为shape的属性,该属性返回一个元组,每个索引具有对应的元素数。 import numpy as np arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) ...