NumPy 教程 之 NumPy 副本和视图 1

简介: NumPy 副本和视图教程介绍:副本是对原始数据的完全拷贝,修改副本不会影响原始数据;而视图则是原始数据的引用,修改视图会影响原始数据。视图通常通过切片操作或 `ndarray.view()` 方法获得,副本则通过 `ndarray.copy()` 或 `deepCopy()` 函数生成。简单赋值不创建副本,而是共享原始数据。

NumPy 教程 之 NumPy 副本和视图 1

NumPy 副本和视图

副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。

视图是数据的一个别称或引用,通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改,它会影响到原始数据,物理内存在同一位置。

视图一般发生在:

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 对象的通用标识符,类似于 C 中的指针。

此外,一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。 例如,一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状。

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