1 创建一维数组 首先导入numpy库,然后用np.array函数创建一维数组,具体代码如下: 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组,具体代码如下: import numpy as np # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr2) 得到结...
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) # Does not work d = np.array([np.array(x, copy=True) for...
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(...
my_array2 = np.array([4, 5, 6])_x000D_ my_array = np.concatenate((my_array1, my_array2))_x000D_ _x000D_ 在这个例子中,我们使用了concatenate函数将my_array1数组和my_array2数组合并成一个数组。_x000D_ ## 结论_x000D_ np.array函数是NumPy中最常用的函数之一,它可以用于创建...
e_ndarray=np.ones((3,2)) print(e_ndarray) print(e_ndarray.dtype)#输出元素的类型 1. 2. 3. 输出为:float64 1.4ndarray的运算 相乘: a_ndarray=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b_ndarray=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
original_array=np.array([1,2,3,4,5])# 创建一个一维数组print("原始数组:",original_array)# 打印原始数组 1. 2. 步骤3: 复制一维数组 复制数组可以通过 NumPy 提供的方法实现。最常用的是copy方法: copied_array=np.copy(original_array)# 复制一维数组print("复制的数组:",copied_array)# 打印复制的...
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]=0print("在 copy 上修改数据,不会影响源数据:\n",...
a=np.arange(4)#array([0,1,2,3])b=a[:]#array([0,1,2,3])b.flags.owndata # 返回 False,b 并不保管数据 a.flags.owndata # 返回 True,数据由 a 保管 # 改变 a 同时也影响到 b a[-1]=10#array([0,1,2,10])b #array([0,1,2,10])# 改变 b 同时也影响到 a ...
1 importnumpy as np 2 importcopy 3 4 a = np.array([1, 'm', [2, 3, 4]]) 5 b =a 6 c = np.copy(a) # 等价于c = a.copy() 7 d =copy.deepcopy(a) 8 9 print(id(a), id(b), id(c), id(d)) 10 print("a: ", a) ...
np.copy()是深拷贝 直接赋值给另一个变量依然只是拷贝指向 # numpy深拷贝示例In [12]: arr = np.zeros((3,3)) In [13]: arr Out[13]: array([[0.,0.,0.], [0.,0.,0.], [0.,0.,0.]]) In [14]: b = arr.copy() In [17]: b[0,0] =1# 更改b的值In [18]: arr# arr不...