NumPy數(shù)組復(fù)制與視圖詳解
NumPy 數(shù)組的復(fù)制與視圖
NumPy 數(shù)組的復(fù)制和視圖是兩種不同的方式來(lái)創(chuàng)建新數(shù)組,它們之間存在著重要的區(qū)別。
復(fù)制
復(fù)制 會(huì)創(chuàng)建一個(gè)包含原始數(shù)組相同元素的新數(shù)組,但這兩個(gè)數(shù)組擁有獨(dú)立的內(nèi)存空間。這意味著對(duì)復(fù)制進(jìn)行的任何更改都不會(huì)影響原始數(shù)組,反之亦然。
創(chuàng)建副本可以使用以下方法:
arr.copy()
:創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組,該數(shù)組包含與原始數(shù)組相同元素的副本。 np.array(arr)
:將數(shù)組轉(zhuǎn)換為新的 NumPy 數(shù)組。 arr[:]
:使用切片創(chuàng)建整個(gè)數(shù)組的副本。
示例:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 創(chuàng)建副本 copy = arr.copy() # 修改副本 copy[2] = 100 # 打印原始數(shù)組和副本 print(arr) print(copy)
輸出:
[ 1 2 3 4 5]
[ 1 2 100 4 5]
視圖
視圖 是對(duì)原始數(shù)組數(shù)據(jù)的引用,不擁有獨(dú)立的內(nèi)存空間。這意味著對(duì)視圖進(jìn)行的任何更改都會(huì)直接反映在原始數(shù)組中,反之亦然。
創(chuàng)建視圖可以使用以下方法:
arr.view()
:創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組,該數(shù)組是原始數(shù)組數(shù)據(jù)的視圖。 arr[start:end]
:使用切片創(chuàng)建原始數(shù)組的視圖。 arr.reshape()
:改變數(shù)組的形狀,但不改變底層數(shù)據(jù)。
示例:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 創(chuàng)建視圖 view = arr.view() # 修改視圖 view[2] = 100 # 打印原始數(shù)組和視圖 print(arr) print(view)
輸出:
[ 1 2 100 4 5]
[ 1 2 100 4 5]
檢查數(shù)組是否擁有數(shù)據(jù)
我們可以使用 arr.base
屬性來(lái)檢查數(shù)組是否擁有其數(shù)據(jù)。如果 arr.base
為 None
,則數(shù)組擁有自己的數(shù)據(jù),否則它是一個(gè)視圖。
示例:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) copy = arr.copy() view = arr.view() print(copy.base) # None print(view.base) # <ndarray object at 0x00000222588287E0>
練習(xí)
使用以下代碼創(chuàng)建數(shù)組 arr
:
import numpy as np arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
并使用以下方法創(chuàng)建 arr
的副本:
arr.copy()
np.array(arr)
arr[:]
在每個(gè)方法之后,打印原始數(shù)組和副本,并驗(yàn)證它們是否相等。
在評(píng)論中分享您的代碼和結(jié)果。
Sure, here is the requested Markdown formatted content:
獲取數(shù)組的形狀
NumPy 數(shù)組的形狀描述了數(shù)組中元素的組織方式,并由包含每個(gè)維度中元素?cái)?shù)量的元組表示。
獲取數(shù)組形狀
可以使用 arr.shape
屬性獲取 NumPy 數(shù)組的形狀。它返回一個(gè)元組,其中每個(gè)元素表示相應(yīng)維度的長(zhǎng)度。
示例:
import numpy as np # 創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 獲取數(shù)組形狀 print(arr.shape)
輸出:
(2, 3)
這意味著數(shù)組包含 2 行和 3 列。
形狀元組的含義
形狀元組中的每個(gè)元素表示相應(yīng)維度的長(zhǎng)度。例如,如果形狀為 (2, 3, 4)
,則數(shù)組具有:
2 個(gè)行 3 列 每個(gè)元素 4 個(gè)值
使用 ndmin 創(chuàng)建具有特定形狀的數(shù)組
我們可以使用 ndmin
參數(shù)來(lái)創(chuàng)建具有指定形狀的新數(shù)組,即使原始數(shù)據(jù)不具有該形狀。ndmin
參數(shù)指定要?jiǎng)?chuàng)建的最小維度數(shù)。如果原始數(shù)據(jù)具有比 ndmin
更高的維度,則形狀將保留。如果維度數(shù)不足,則將添加新維度,并用 1 填充元素。
示例:
import numpy as np # 使用 ndmin=5 創(chuàng)建一個(gè)包含值 1,2,3,4 的向量 arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5) print(arr) print(arr.shape)
輸出:
[[[[1 2 3 4]]]]
(1, 1, 1, 1, 4)
練習(xí)
創(chuàng)建以下形狀的 NumPy 數(shù)組,并打印它們的形狀:
一個(gè)包含 10 個(gè)元素的一維數(shù)組。 一個(gè)包含 5 行 4 列的二維數(shù)組。 一個(gè)包含 2 x 3 x 2 的三維數(shù)組。
在評(píng)論中分享您的代碼和輸出。
最后
到此這篇關(guān)于NumPy數(shù)組復(fù)制與視圖詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)NumPy數(shù)組復(fù)制與視圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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