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...
numpy copy分为三种,no copy,shallow copy or view,deep copy三种。 1 无拷贝 简单的复制操作不会产生对象的复制操作。 1importnumpy as np2a = np.arange(12)3b=a#对象复制,a,b地址一样4b.shape = 3,4#a对象的shape也会变化 1. 2. 3. 4. 2 浅拷贝 view操作,如numpy的slice,只会copy父对象,不...
赋值一般为浅拷贝 浅拷贝利用copy 深拷贝利用deepcopy 浅拷贝只拷贝列表的外层列表,内层列表会跟随原列表进行改变,两者互相影响 深拷贝拷贝所有的数据,然后开辟了一个新的内存地址,跟原数据不在同一个地址,两者互不影响 numpy中的深浅拷贝有其自己的规律
importnumpyasnpimportcopyascp a=np.array([9,'自学气象人',[1,2,3],[997,998,999]])b=a c=np.copy(a)d=cp.deepcopy(a)print('a',a)print('b',b)print('c',c)print('d',d) 现在,我们先来改变d中的三个元素的值,看看初始数组a会不会发生变化。可以看到,改变采用copy.deepcopy()方法赋...
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...
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[:]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(所以说 id 和a不一样),但是b的数据完全来自于a,和a保持完全...
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...
平时写Python用惯了numpy的矩阵类型,只用python自带的list做有关矩阵的(二维数组的)处理的时候碰到各种bug。这里是今日份的bug和解决方案。 问题缘起 在一个程序中,我们希望用list实现一个二维数组,然后对其中的元素挨个根据下标的指引来进行赋值。我们对这个二维数组也就是矩阵的初始化是这样的: ...
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...
'''iflen(args)!=0:returnCourse(self.data,*args)else:returnCourse(self.data,self.year,self.session) 重新生成火焰图: 优化后,迭代次数来到了96次每秒 分析上图,时间大部分都在运行numpy计算,而不是deepcopy,而每秒迭代次数得到了300%的巨大提升。