numpy关于copy有三种情况,完全不复制、视图(view)或者叫浅复制(shadow copy)和深复制(deep copy)。 而b = a[:]这种形式就属于第二种,即视图,这本质上是一种切片操作(slicing),所有的切片操作返回的都是视图。具体来说,b = a[:]会创建一个新的对象b(所以id(b)和id(a)返回的结果是不一样的),但是b
numpy.copy 函数执行的是浅拷贝（shallow copy），而不是深拷贝（deep copy）。这意味着副本数组中的元素是原始数组元素的引用，而不是独立的复制。1. 解释函数作用numpy.copy 函数用于创建给定数组的浅拷贝，返回一个新的数组对象。2. 解释函数参数和返回值numpy.copy 函数的参数和返回值如下：numpy.copy(a, ...
Python数据处理011:Numpy copy & deep copy 知乎用户cp7kLc 来自专栏 · Python数据处理 目录 收起 一、= 的赋值方式会有关联性 二、copy的方式没有关联性 一、= 的赋值方式会有关联性 首先导入numpy并建立变量a,b,c,d >>> import numpy as np >>> a=np.arange(4) >>> print(a) [0 1 2...
3 深拷贝 对对象及其子对象都进行copy一份,对新生成的对象修改删除操作不会影响到原对象。 importnumpy as np a= np.arange(12) b=a#对象复制,a,b地址一样b.shape = 3,4#a对象的shape也会变化printid(a) d= a.copy()#deep copyprintid(d)...
Numpy copy & deep copy 1、 '='的赋值方式会带有关联性>>> import numpy as np >>> a = np.arange(4) >>> b = a >>> c = a >>> d = b >>> a[0] = 11 >>> print(a) [11 1 2 3] #改变a的第一个值,b、c、d的第一个值也会同时改变 >>> b is a True >>> c is a...
深复制(Deep Copy): 概念:深复制是创建一个全新的数组对象,并且分配独立的内存空间,与原始数组完全独立。 优势:深复制操作可以保证新数组与原始数组完全独立,任何对新数组的修改不会影响原始数组。 应用场景:当需要对数组进行修改而不想改变原始数组时,可以使用深复制。
numpy的 copy & deep copy 浅拷贝和深拷贝 = 的赋值方式会带有关联性 首先import numpy 并建立变量, 给变量赋值。 importnumpyasnp a=np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3]) b=a c=a d=b 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
numpy copy(无拷贝 浅拷贝、深拷贝)类型说明 numpy copy分为三种,no copy,shallow copy or view,deep copy三种。 1 无拷贝 简单的复制操作不会产生对象的复制操作。 1importnumpy as np2a = np.arange(12)3b=a#对象复制,a,b地址一样4b.shape = 3,4#a对象的shape也会变化...
深复制(Deep Copy) 这个时候d是a的复制,只是单纯的复制,两者没有一点关系: a = np.arange(12) d = a.copy() # 建立一个和a一样的c print('d是a吗?', d is a) print('d是以a为基础建立的吗', d.base is a) 输出结果:d是a吗? Falsed是以a为基础建立的吗 False python开发IT交流群:8879...
Python 序列的切片操作,调用deepCopy()函数。 调用ndarray 的 copy() 函数产生一个副本。 无复制 简单的赋值不会创建数组对象的副本。 相反,它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 Python 对象的通用标识符,类似于 C 中的指针。 此外,一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。 例如,一个数组的形状...