deepcopy(original_list) 三、NumPy中的浅拷贝和深拷贝NumPy是Python的一个数值计算扩展程序库,提供了大量的数学函数来操作大型多维数组和矩阵。在NumPy中,可以使用数组的副本属性进行浅拷贝,使用数组的视图属性进行深拷贝。 浅拷贝: import numpy as np original_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) copied...
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...
import copy a = [1, 2, 3, 4] b = copy.deepcopy(a) print("a == b", a == b) print("a is b", a is b) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. out: a == b True a is b False 1. 2. 几点说明: deepcopy()函数是会递归深拷贝,即比如列表里面有列表会统统深拷贝 注意copy.copy()函...
目录 收起 一、= 的赋值方式会有关联性 二、copy的方式没有关联性 一、= 的赋值方式会有关联性 首先导入numpy并建立变量a,b,c,d >>> import numpy as np >>> a=np.arange(4) >>> print(a) [0 1 2 3] >>> b=a >>> c=a >>> d=b >>> print(a,b,c,d) [0 1 2 3] [0...
在数据科学和机器学习中,NumPy是Python中处理多维数组和大规模数据计算的重要工具。数组操作中,一个重要但易混淆的概念是视图(view)与拷贝(copy)。在NumPy中,数组的操作并不总是直接复制数据,而是可以通过视图共享数据,以节省内存和提高操作效率。然而,浅拷贝和深拷贝的机制使得数据的引用关系变得更加复杂。
1、numpy的切片操作返回原数据的视图。 2、调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图。 副本一般发生在: Python 序列的切片操作,调用deepCopy()函数。 调用ndarray 的 copy() 函数产生一个副本。 无复制 简单的赋值不会创建数组对象的副本。 相反,它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 Python 对象的...
python机器学习库numpy---13、数组拷贝 一、总结 一句话总结: numpy的copy方法是浅拷贝,numpy实现深度拷贝,可以用copy库的deepcopy方法 2、浅拷贝 a = np.arange(4) # b = a.copy() b = np.copy(a) print(a) print(b) print(id(a))
Numpy copy & deep copy作者: Bhan 编辑: 莫烦 发布于: 2016-01-01 = 的赋值方式会带有关联性首先import numpy 并建立变量, 给变量赋值。1 import numpy as np 2 3 a = np.arange(4) 4 # array([0, 1, 2, 3]) 5 6 b = a 7 c = a 8 d = b 9 ...
list2=copy.deepcopy(list1)真正深拷贝 numpy array 在这里插入图片描述 数组切片是原始数组的视图,这意味着数据不会被复制,视图上的任何修改都会被直接反映到源数组上. 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。
在列表中,b=a[:]和b=a.copy()是具有相同效果的,都可以用来deep copy,但是在numpy 数组中两者效果却不同,b=a[:]复制后b仍然随着a的改变而改变,但是两者指向的内存地址却不同,b is a也返回false,这是为什么呢?谢谢! >>>import numpy as np >>>a=np.arange(4) >>>b=a >>>c=a[:] >>>d=a...