NumPy 教程 之 NumPy 副本和视图 3

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。

视图或浅拷贝

ndarray.view() 方会创建一个新的数组对象，该方法创建的新数组的维数变化不会改变原始数据的维数。

实例

import numpy as np

最开始 a 是个 3X2 的数组

a = np.arange(6).reshape(3,2)
print ('数组 a：')
print (a)
print ('创建 a 的视图：')
b = a.view()
print (b)
print ('两个数组的 id() 不同：')
print ('a 的 id()：')
print (id(a))
print ('b 的 id()：' )
print (id(b))

修改 b 的形状，并不会修改 a

b.shape = 2,3
print ('b 的形状：')
print (b)
print ('a 的形状：')
print (a)

输出结果为：

数组 a：
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]
创建 a 的视图：
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]
两个数组的 id() 不同：
a 的 id()：
4314786992
b 的 id()：
4315171296
b 的形状：
[[0 1 2]
[3 4 5]]
a 的形状：
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]