numpy task 02-优快云博客

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副本与视图
在numpy中，尤其是在做数组运算或数组操作时，返回结果不是数组的副本就是视图
在numpy中，所有复制运算不会为数组和数组中的任何元素创建副本
numpy.ndarray.copy()函数创建一个副本。对副本进行修改，不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。

import numpy as np
 
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = x
y[0] = -1
print(x)
# [-1  2  3  4  5  6  7  8]
print(y)
# [-1  2  3  4  5  6  7  8]
 
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = x.copy()
y[0] = -1
print(x)
# [1 2 3 4 5 6 7 8]
print(y)
# [-1  2  3  4  5  6  7  8]

索引与切片
数组索引机制指的是用方括号加序列号的形式引用单个数组元素，抽取元素，选取数组的几个元素

切片索引
切片操作是指抽取数组的一部分元素生成新数组。对 python 列表进行切片操作得到的数组是原数组的副本，而对 Numpy 数据进行切片操作得到的数组则是指向相同缓冲区的视图。

如果想抽取（或查看）数组的一部分，必须使用切片语法，也就是，把几个用冒号（ start:stop:step ）隔开的数字置于方括号内。

为了更好地理解切片语法，还应该了解不明确指明起始和结束位置的情况。如省去第一个数字，numpy 会认为第一个数字是0；如省去第二个数字，numpy 则会认为第二个数字是数组的最大索引值；如省去最后一个数字，它将会被理解为1，也就是抽取所有元素而不再考虑间隔。

import numpy as np

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
              [16, 17, 18, 19, 20],
              [21, 22, 23, 24, 25],
              [26, 27, 28, 29, 30],
              [31, 32, 33, 34, 35]])
print(x)
# [[11 12 13 14 15]
#  [16 17 18 19 20]
#  [21 22 23 24 25]
#  [26 27 28 29 30]
#  [31 32 33 34 35]]

x[0::2, 1::3] = 0
print(x)
# [[11  0 13 14  0]
#  [16 17 18 19 20]
#  [21  0 23 24  0]
#  [26 27 28 29 30]
#  [31  0 33 34  0]]

2.2 切片索引
切片操作是指抽取数组的一部分元素生成新数组。对 python 列表进行切片操作得到的数组是原数组的副本，而对 Numpy 数据进行切片操作得到的数组则是指向相同缓冲区的视图。

如果想抽取（或查看）数组的一部分，必须使用切片语法，也就是，把几个用冒号（ start:stop:step ）隔开的数字置于方括号内。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
r = [0, 1, 2]
print(x[r])
# [1 2 3]

r = [0, 1, -1]
print(x[r])
# [1 2 8]

x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
              [16, 17, 18, 19, 20],
              [21, 22, 23, 24, 25],
              [26, 27, 28, 29, 30],
              [31, 32, 33, 34, 35]])

r = [0, 1, 2]
print(x[r])
# [[11 12 13 14 15]
#  [16 17 18 19 20]
#  [21 22 23 24 25]]

r = [0, 1, -1]
print(x[r])

# [[11 12 13 14 15]
#  [16 17 18 19 20]
#  [31 32 33 34 35]]

r = [0, 1, 2]
c = [2, 3, 4]
y = x[r, c]
print(y)
# [13 19 25]