import numpy as np array_1=np.array([1,3.14,4,6.2]) print(array_1) >>>[1. ,3.14 ,4. ,6.2 ] 1. 2. 3. 4. 5. 可以用参数dtype来指明数组的数据类型(Numpy的数据类型将在后面介绍) import numpy as np array_1=np.array([1,2,3,4,5],dtype='float32') print(array_1) >>>[1....
array5=array1.copy() # 对原始的 array1 的复制 array6=array1[1:4].copy() # 对切片 array1[1:4] 的复制 那么,修改 array5 或 array6,就不会影响 array1。
1.通过numpy的array(参数),参数可以是列表、元组、数组、生成器等 由arr2和arr3看出,对于多维数组来说,如果最里层的数据类型不一致,array()会将其转化为一致 由arr2和arr4看出,对于最里层的数据个数不一致,array()的结果只是一个一维数组。 import numpy as np arr1 = np.array(range(10)) arr2 = np...
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...
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...
a = np.array([1, 2, 3]) b = a print(b is a) AI代码助手复制代码 输出如下: True 深拷贝示例: a = np.array([1,2,3]) b = a.copy()print(b is a) AI代码助手复制代码 输出如下: False 4.2 其他数据类型 尽管本文中所有的示例都使用了NumPy数组,但本文中所涉及的知识也适用于Python中的...
importnumpy as np#导入numpyarr= np.arange(10)#类似于list的range()arr Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[4]#索引(注意是从0开始的)Out[4]: 4arr[3:6]#切片Out[6]: array([3, 4, 5]) arr_old= arr.copy()#先复制一个副本arr_old ...
import numpy as np pairs = [(2, 3), (3, 4), (4, 5)] array_of_arrays = np.array([np.arange(a*b).reshape(a,b) for (a, b) in pairs]) a = array_of_arrays[:] # Does not work b = array_of_arrays[:][:] # Does not work c = np.array(array_of_arrays, copy=True...
# 此时的aprint(a)[9923]# 深拷贝动作b=a.copy()# 将a的第2个元素值也更改a[1]=9print(a)print(b)[9923][9923] copy()会创建a的一个副本,也就是创建一个一模一样的array对象,存储到内存的另一个地址中,然后将这个副本的地址赋值给b
numpy array的深浅拷贝 & python list的深浅拷贝 python list list2=list1 是赋值操作,不是拷贝。两个是同一个对象的引用。故而同变化 list2=list1.copy()是浅拷贝,相当于list2引用一个新对象,然后把list1中的值拷贝到这个新对象中。但是如果list1=[1,[1,2],3]包含嵌套,嵌套第一层拷贝过去的是值,第二...