list2=copy.deepcopy(list1)真正深拷贝 numpy array 在这里插入图片描述 数组切片是原始数组的视图,这意味着数据不会被复制,视图上的任何修改都会被直接反映到源数组上. 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...
print(b)# array([11, 22, 33, 3]) print(c)# array([11, 22, 33, 3]) 1. 2. 3. 4. 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. ...
使用copy操作对数组进行深复制(deep copy),也就是实在地复制一份新的数据: a=np.array([[ 1,2,3,4,5,6]])b=a.copy()print(bisa)print(b.baseisa)b=b.reshape(( 2,3))print(b.shape)print(a.shape)b[0,1:3]=1000print(b)print(a)---FalseFalse(2,3)(1,6)[[110001000][456]][[12345...
2、浅拷贝 a = np.arange(4) # b = a.copy() b = np.copy(a) print(a) print(b) print(id(a)) print(id(b)) [0 1 2 3] [0 1 2 3] 1937862920512 1937867598384 3、深拷贝 实现深度拷贝,可以用copy库的deepcopy方法 import copy a = np.array([1, 'm', [2, 3, 4]], dtype=ob...
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!
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]...
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!
在列表中,b=a[:]和b=a.copy()是具有相同效果的,都可以用来deep copy,但是在numpy 数组中两者效果却不同,b=a[:]复制后b仍然随着a的改变而改变,但是两者指向的内存地址却不同,b is a也返回false,这是为什么呢?谢谢! >>>import numpy as np >>>a=np.arange(4) >>>b=a >>>c=a[:] >>>d=a...
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 复制 unique_b=a.copy() ...
ndarray(The N-dimensional array)对象是用于存放同类型元素的多维数组,是numpy中的基本对象之一,另一个是func对象。 1 、简单介绍ndarray对象; 2、ndarray对象的常用属性; 3、如何创建ndarray对象; 4、ndarray元素访问。 它的维度以及个维度上的元素个数由shape决定。