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...
numpy中copy和view的区别 (1)a = b 完全不复制,a、b是同一个ndarry对象的两个不同名字而已 (2)a = b.view() 视图与浅拷贝,共享一个数据,指向同一片内存,数据改变会相互影响(无需额外的空间) (3)深复制 copy() ,不仅创建新的对象,而且实现了对内存数据的拷贝,不共享内存 torch中clone,detach,copy_的...
numpy中的copy和view的区别 1、a = b完全不复制,a和b会相互影响 2、a = b[:],视图的操作,一种切边,会创建新的对象a,但是a的数据完全由b保管,他们两个的数据变化是一致的。 3、a = b.copy(),f复制,a和b互不影响。 有点类似于深拷贝和浅拷贝的区别。
发现除了ndarray.copy()产生的结果以外,其他的复制方式都随着a的变化而产生了相同的变化。于是去查阅了相关文档。 Numpy View 因为[()]看形式和基本的作用应该也是索引的操作,所以首先去numpy官网找到了indexing的文档页面。numpy的indices分两种Basic Slicing and Indexing和Advanced Indexing,其中在某个位置提到: An em...
numpy中copy和view的区别 (1)a = b 完全不复制,a、b是同一个ndarry对象的两个不同名字而已 (2)a = b.view() 视图与浅拷贝,共享一个数据,指向同一片内存,数据改变会相互影响(无需额外的空间) (3)深复制 copy() ,不仅创建新的对象,而且实现了对内存数据的拷贝,不共享内存 ...
View 与 Copy¶ Copy 顾名思义, 会将 Array 中的数据 copy 出来存放在内存中另一个地方, 而 View 不 copy 数据, 而是给源数据加一个窗,从外面看窗户里的数据(下图)。 具体来说,view 不会新建数据,而只是在源数据上建立索引部分。 下图来自Understanding SettingwithCopyWarning in pandas ...
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...
x = arr.copy() y = arr.view()print(x.base)print(y.base) Try it Yourself » The copy returns None.The view returns the original array.Exercise? Consider the following code:import numpy as nporiginal_array = np.array([1, 2, 3])x = original_array.copy()x[0] = 5print(...
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...
view plain copy print ? n =1000 a =np.arange(n) ac =a[:, np.newaxis] ar =a[np.newaxis, :] %timeit np.tile(ac, (1, n))* np.tile(ar, (n,1)) 100 loops, best of 3:10 ms per loop %timeit ar* ac 100 loops, best of 3:2.36 ms per loop ...