numpy中神奇 更改掉了原数组

最新推荐文章于 2025-01-29 14:59:19 发布
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分类专栏： Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chuan403082010/article/details/79428345
本文通过几个实例展示了Python中使用NumPy库处理数组时，数组赋值与修改过程中涉及的浅拷贝与引用机制。解释了如何在不改变原始数组的情况下创建数组副本并进行操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])b = aa += np.array([1,1,1,1])print aprint b
[2 3 4 5]
[2 3 4 5]

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
b = a
a = a + np.array([1,1,1,1])
print a
print b
[2 3 4 5]
[1 2 3 4]
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
s = a[:3]
s[0] = 100
print a
[100   2   3   4   5]
切片竟然也会更改掉原数组


NumPy教程：向Python NumPy数组中添加元素
weixin_50547796的博客
06-08 1034
时，有时需要将新的元素动态添加到数组中。本文将介绍向NumPy数组中添加元素的不同方法。以上三种方法都非常简单易用，并且可以应用于大多数情况。无论使用哪种方法，都可以轻松地在NumPy数组中添加新元素。最简单的方法是将元素添加到现有数组的末尾。可以使用NumPy库中的。函数需要三个参数——原始数组、要插入的索引位置和要插入的值。函数需要两个参数——要添加的后缀和原始数组。有时候，需要将两个数组连接起来形成一个新的数组。如果想要将元素添加到已有数组的特定位置，可以使用。函数来将两个数组连接起来。
numpy-创建/修改数组
m0_55514551的博客
09-09 941
numpy创建数组 import numpy as np #使用numpy生成数组，ndarray类型 t1=np.array([1,2,3])#创建数组 print(t1) print(type(t1)) t2=np.array(range(10)) print(t2) print(type(t2)) t3=np.arange(4,10,2) print(t3) print(type(t3)) print(t3.dtype)# #numpy中的数据类型 t4=np.array(range(1,4),d
python ndarray append_python – 为什么numpy ndarray的insert和append会返回一个新数组而不是修改原始数组？...
weixin_39607837的博客
12-04 363
对于numpy ndarray,没有追加,并插入,因为有本机python列表.a = np.array([1, 2, 3])a.append(5) # this does not worka = np.append(a, 5) # this is the only way而对于本机python列表,a = [1, 2, 3]a.append(4) # this modifies aa # ...
Numpy array 多次slice切片的问题，赋值影响最近的一层切片
Papageno的博客
11-18 1641
【问题】 numpy 的 array在使用切片赋值的时候，使用两次切片操作，虽然输出中间结果都是对的，但是最终赋值的结果没有改变原数组。 举个例子： import numpy as np A = np.ramdom.random((4,3)) print(A) # 返回 array([[0.26924955, 0.70513781, 0.56708875], [0.20262569,...
05_Numpy任意行&列的删除方法（numpy.delete）
热门推荐
qq_18351157的博客
01-17 4万+
05_Numpy任意行&列的删除方法（numpy.delete） 函数Numpy.delete（）可以删除ndarray数组中任意的行或者列。 指定要删除的轴（维度）和要删除的位置（行号，列号）。也可以通过切片或列表选择多个行或者列的编号。 对以下的内容进行说明: Numpy.delete（）基本的使用方法 删除指定的索引（行或者列）：参数obj 删除指定的轴（维度）：参数axis ...
js数组方法大全，遍历数组方法every()，filter()，forEach()，map()，some()使用方法
qq_43305958的博客
08-31 712
数组方法大全总结 数组方法 concat() 连接两个或更多的数组，并返回结果。 copyWithin() 从数组的指定位置拷贝元素到数组的另一个指定位置中。 entries() 返回数组的可迭代对象。 every() 检测数值元素的每个元素是否都符合条件。 fill() 使用一个固定值来填充数组。 filter() 检测数值元素，并返回符合条件所有元素的数组。 find() 返回符合传入测试（函数）条件的数组元素。 findIndex() 返回符合传入测试（函数）条件的数组元素索引。 forEach()
Python NumPy（6）：修改数组形状、翻转数组、修改数组维度
游王子og的博客
01-29 1687
numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，格式如下： ：要修改形状的数组 ：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状 order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'k' -- 元素在内存中的出现顺序。 numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器，实例如下: numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组，格式如下： orde
探索NumPy：Python中的多维数组与数值计算
10-10
NumPy是Python中进行科学计算的基础库，它提供了高效的数组操作和丰富的数学函数。通过本文的介绍，你应该对NumPy有了基本的了解，并且能够开始使用它来处理数据和进行数值计算。记住，这只是NumPy功能的冰山一角，...
numpy.transpose()实现数组的转置例子
09-18
在Python的科学计算库NumPy中，`numpy.transpose()`函数是一个非常重要的操作，它用于实现数组的转置。数组的转置是线性代数中矩阵概念的一个基本操作，其核心是交换数组的行和列。这个操作在处理二维数组（矩阵）时...
Python中使用numpy按行求二维数组最大值的方法
最新发布
07-03
本文着重介绍如何借助 NumPy 库在 Python 中求解二维数组每行的最大值。具体问题阐述如下：给定一个二维数组，目标是找出每行中的最大值，并将这些最大值构成一个新的列向量。例如，对于二维数组[[1, 2, 3], [4, 5, ...
numpy学习笔记---nan的判断及替换方式；基于numpy中数组元素的切片原数组随之改变（浅拷贝/深拷贝）
抱富的博客
12-08 1354
使用numpy对nan数据处理； numpy浅拷贝和深拷贝演示
Array对象的基本方法
弱智de克星
03-10 494
不改变原数组：1、 concat() 连接两个或多个数组 不改变原数组 返回被连接数组的一个副本 2、join() 把数组中所有元素放入一个字符串 不改变原数组 返回字符串 3、 slice() 从已有的数组中返回选定的元素 不改变原数组 返回一个新数组 4、 toString() 把数组转为字符串 不改变原数组 返回数组的字符串形式 5、 pop() 删除数组最后一个元素，如果
python 修改array_python numpy更改数组值
weixin_29767917的博客
02-19 4064
As with index arrays, what is returned is a copy of the data, not a view as one gets with slices.Unlike some of the references (such as array and mask indices) assignments are always made to the origi...
numpy数组索引，切片，重新赋值，矢量计算，广播
笑一个吧
04-11 4673
文章目录数组索引普通索引一维数组索引二维数组索引三维数组索引布尔索引花式索引数组切片一维数组切片二维数组切片三维数组切片数组元素重新赋值,语法，先筛选，再赋值矢量计算广播 数组索引 普通索引 一维数组索引 #一维数组索引 arr = np.array([1,2,3]) print(arr[1]) 二维数组索引 arr = np.array([np.arange(1,4),np.arange(4,...
python中numpy的拷贝（改变一个数组另外一个数组也改变的情况）
AManFromEarth的博客
07-05 1万+
python里numpy默认的是浅拷贝，即拷贝的是对象的地址，结果是修改拷贝的值的时候原对象也会随之改变，如代码所示： a = np.arange(4) print(a) b = a print(b) b[0] = 100 print(b) print(a) 结果 [0 1 2 3] [0 1 2 3] [100 1 2 3] [100 1 2 3] ...
numpy中负值统一置0技巧与分析
小灰笔记
04-06 3万+
在numpy使用中有一个可以把负值全都统一置0的技巧，比如，data数组中的相应元素需要处理，可以使用以下技巧：        data[data        说到了这里面的技术细节，首先得注意到索引值的生成。data        操作的演示过程如下; In [1]: importnumpy as np   In [2]: data =np.random.randn(7,4)
python里面pop，remove和del 三者的用法区别
Thoms_的博客
08-07 8094
首先，remove 是删除首个符合条件的元素。并不是删除特定的索引。如下例： >>> a = [0, 2, 2, 3] >>> a.remove(2) >>> a [0, 2, 3] 而对于 del 来说，它是根据索引（元素所在位置）来删除的，如下例： >>> a = [...
python数据赋值后，修改新数据，原数据如何保证不被修改？
余音的博客
05-27 1598
转载：https://www.cnblogs.com/blogofzxf/p/10896191.html
Numpy基础——数组操作大全（修改、翻转、合并、分割、添加与删除、去重）
gary101818的博客
01-05 4890
np.reshape() np.flatten() np.resize() np.tranpose() np.concatenate() np.stack() np.hstack() np.vstack() np.split() np.hsplit np.vsplit() np.appemd() np.delete() np.unique()
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