python numpy数组复制使用实例解析
更新时间：2020年01月10日 10:33:08 作者：python大师
这篇文章主要介绍了python numpy数组复制使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
这篇文章主要介绍了python numpy数组复制使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
在使用python时我们经常会处理数组，有的时候是复制有的时候不是，这里也是初学者最容易误解的地方，简单讲，可以分为下面三种情况：
不是复制的情况（No Copy at All）
import numpy as np
a = np.arange(12) #a为一个序列
b = a #没有创建新的对象
print('a的shape为：', a.shape) # 输出a的尺寸
print('b是a吗？', b is a) #ab 为同一个对象的两个名字
b.shape = 3, 4 #将b的shape改变
print('a的shape变为：', a.shape) #a的shanpe也跟着改变了
输出结果
a的shape为： (12,) b是a吗？ True a的shape变为： (3, 4)
查看或浅复制（View or Shallow Copy）
不同的数组对象可以分型相同的数据，view方法创建一个与原来数组相同的新对象
a = np.arange(12)
c = a.view() # 建立一个和a一样的c
print('c未改变时a的shape为：', a.shape) # 输出a的尺寸
print('c是a吗？', c is a)
print('c 是以a为基础建立的吗', c.base is a)
c.shape = 3, 4
print('c改变后a的shape为：', a.shape)
输出结果：
c是a吗？ False c 是以a为基础建立的吗 True a的shape为： (12,) a的shape为： (12,)
深复制（Deep Copy）
这个时候d是a的复制，只是单纯的复制，两者没有一点关系
a = np.arange(12)
d = a.copy() # 建立一个和a一样的c
print('d是a吗？', d is a)
print('d是以a为基础建立的吗', d.base is a)
输出结果：
d是a吗？ False d是以a为基础建立的吗 False
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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