基于numpy中數(shù)組元素的切片復(fù)制方法
代碼1：
#!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5] print(slice_data) slice_data[0] = 123 print(slice_data) print(arr1)
類似的代碼之前應(yīng)用過，簡(jiǎn)單看了一下numpy中的數(shù)組切片。
程序的執(zhí)行結(jié)果如下：
In [2]: %run exp01.py [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [3 4] [123 4] [ 0 1 2 123 4 5 6 7 8 9]
由此得出來的結(jié)論是：切片后的變量與原始的數(shù)據(jù)共享同一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。而這種特點(diǎn)是專門針對(duì)大數(shù)據(jù)的處理而定制的。然而，在日常的使用中總有需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拷貝的時(shí)候，此時(shí)需要的便是顯式的數(shù)據(jù)復(fù)制操作。
程序修改如下：
#!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5].copy() print(slice_data) slice_data[0] = 123 print(slice_data) print(arr1)
程序的執(zhí)行結(jié)果如下：
In [3]: %run exp01.py [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [3 4] [123 4] [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
由上面的結(jié)果可以看出，通過切片后復(fù)制操作生成的新的數(shù)據(jù)對(duì)象的操作與原始的數(shù)據(jù)是獨(dú)立的。新的數(shù)據(jù)對(duì)象的變化并不會(huì)影響到原始數(shù)據(jù)的信息。
以上這篇基于numpy中數(shù)組元素的切片復(fù)制方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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