深拷贝可以通过copy.deepcopy()函数实现。 以下是一些代码示例来展示这两种拷贝方式: python 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) ...
'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])arr_copy = np.copy(arr)print(arr_copy)输出...
original_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) copied_array = original_array.view() # 使用视图进行深拷贝 注意:在NumPy中,数组的视图和副本在内存中是不同的区域,但它们共享相同的元数据(如形状和类型)。这意味着修改副本或视图中的数据会影响原始数组。要创建完全独立的副本,可以使用deepcopy()函数...
original=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 生成深拷贝 deep_copy=original.copy()print("深拷贝后的数组:\n",deep_copy)# 修改深拷贝 deep_copy[0,0]=99print("修改深拷贝后原始数组:\n",original) 输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 深拷贝后的数组:[[123][456]]修改...
分割copy与deep copy 索引和切片 通过索引和切片可以访问以及修改数组元素的值 一维数组 程序示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 importnumpy as np #索引与切片 array=np.arange(3,15) print(array) print(array[3])#数组下标为3的元素 print('\n...
Deep Copy Copies and Views When operating and manipulating arrays, their data is sometimes copied into a new array and sometimes not. This is often a source of confusion for beginners. There are three cases: No Copy at All Simple assignments make no copy of objects or their data. ...
copy() 的赋值方式没有关联性 b=a.copy()# deep copy print(b)# array([11, 22, 33, 3]) a[3]=44 print(a)# array([11, 22, 33, 44]) print(b)# array([11, 22, 33, 3]) 1. 2. 3. 4. 5. 此时a与b已经没有关联。
七、Numpy copy & deep copy 一、numpy的基本操作 1. 引入依赖文件,并定义矩阵 import numpy as np array = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(array) print("矩阵的维度:",array.ndim) print("矩阵的形状:",array.shape) print("矩阵元素个数:",array.size) ...
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的...
copy.deepcopy()函数是一个深复制函数。 所谓深复制,就是从输入变量完全复制可以相同的变量,无论怎么改变新变量,原有变量的值都不会受到影响。 与等号赋值不同,等号复制类似于贴标签,两者实质上是同一段内存。 像列表这样的变量,可以用深复制复刻,从而建立一个完全的新变量,如果用等号给列表复制,则新变量的改变...