1、copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。 2、copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象 >>> import copy >>> a = [1,2,3,4,['a','b']] #原始对象 >>> b = a #赋值,传对象的引用 >>> c = copy.copy(a) >>> d = copy.deepcopy(a) >>> a.append(5) >>...
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视图,就需要显式的进行复制操作函数 copy()。 例如: array5=array1.copy() # 对原始的 array1 的复制 array6=array1[1:4].copy() # 对切片 array1[...
System.out.println("cope前:" + Arrays.toString(dest)); // copy(src, 2, dest, 5, 4); System.arraycopy(src, 2, dest, 5, 4); System.out.println("cope后:" + Arrays.toString(dest)); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
中的某个元素,`copy_array ??由于和??original_array`公用同一块内存,所以其中的元素也会发生相应的变化。 深拷贝 3.1 举个栗子 如果我们想要对??Numpy??数组执行深拷贝,此时我们可以使用函数??copy()??。 相关的样例代码如下: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = a.copy() print(...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy Array(数组) Copy和View 原文地址:Python NumPy Array(数组) copy vs view...
字节数组 (bytearray): 例如:ba = bytearray([1, 2, 3])。可以通过 ba[0] = 0 来修改字节数组中的值。 可变与不可变的对比 内存使用:不可变对象通常在内存中是唯一的,多个引用可以共享同一个对象(尤其是小的整数和短字符串)。可变对象因为可以修改,通常不会被共享。 副作用:可变对象的修改会影响所有引...
但对于数组(list 或 numpy.array): 相当于引用,是位于同一块空间内的 复制list的五种方法: 1. a[:] 2. list(a) 3. a*1 4. copy.copy(a) 5. copy.deepcopy(a) 从以上可以看出,使用 a[:], list(a), a*1, copy.copy(a)四种方式复制列表结果都可以得到一个新的列表,但是如果列表中含有列表,...
a可能是其他数组的一个视图, 这样的对a的操作会影响到原数组, 通过copy方法可以断开这种链接, 让a变成一个独立的数组 比如 b = numpy.array([1,2,3,4,5,6])a = b 如果修改了a的shape, 那么b也就跟着变了:print(b.shape)a.shape = (3, 2)print(b.shape)但是如果先进行copy, 那么b...
ndarray.reshape(shape): 把同樣的資料以不同的 shape 輸出(array 的 total size 要相同) ndarray.resize(shape): 重新定義陣列的大小 ndarray.flatten(): 把多維陣列收合成一維陣列(扁平化&Copy) ndarray.ravel(): 回傳扁平化的陣列(無 Copy) # 项目选择与操作 ...
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...