NumPy 數(shù)組的復制與視圖

NumPy 數(shù)組的復制和視圖是兩種不同的方式來創(chuàng)建新數(shù)組，它們之間存在著重要的區(qū)別。

復制

復制 會創(chuàng)建一個包含原始數(shù)組相同元素的新數(shù)組，但這兩個數(shù)組擁有獨立的內(nèi)存空間。這意味著對復制進行的任何更改都不會影響原始數(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)組轉換為新的 NumPy 數(shù)組。 arr[:]：使用切片創(chuàng)建整個數(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 是對原始數(shù)組數(shù)據(jù)的引用，不擁有獨立的內(nèi)存空間。這意味著對視圖進行的任何更改都會直接反映在原始數(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

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[:]

在每個方法之后，打印原始數(shù)組和副本，并驗證它們是否相等。

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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，并由包含每個維度中元素數(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。它返回一個元組，其中每個元素表示相應維度的長度。

示例：

import numpy as np

# 創(chuàng)建一個二維數(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

形狀元組中的每個元素表示相應維度的長度。例如，如果形狀為 (2, 3, 4)，則數(shù)組具有：

2 個行 3 列 每個元素 4 個值

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)指定要創(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

創(chuàng)建以下形狀的 NumPy 數(shù)組，并打印它們的形狀：

一個包含 10 個元素的一維數(shù)組。 一個包含 5 行 4 列的二維數(shù)組。 一個包含 2 x 3 x 2 的三維數(shù)組。

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最后

到此這篇關于NumPy數(shù)組復制與視圖詳解的文章就介紹到這了,更多相關NumPy數(shù)組復制與視圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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