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...
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...
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(...
d_ndarray=np.zeros(3)#指定初始值为0,初始形状为一维长度为3 print(d_ndarray) 1. 2. 3. 输出的结果为:[0. 0. 0.]在这里我们的元素类型为float e_ndarray=np.ones((3,2))#创建一个数组3行2列 print(e_ndarray) 1. 2. 使用eye函数创建一个N*N的单位矩阵(对角线为1,其余的为0) f_ndarray=...
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] = 0 print("在 copy...
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...
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...