numpy copy & deep copy

最新推荐文章于 2024-06-23 21:40:33 发布

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本文通过实例展示了Python中NumPy库的数组及其浅拷贝与深拷贝的区别。通过修改数组元素，演示了不同拷贝方式之间的联系与区别，有助于理解如何在实际应用中正确使用数组拷贝。

import numpy as np

# copy & deep copy

a = np.arange(4)
print(a)
b = a
c = a
d = b

# 改变a[0] 的值
print('******************')
a[0] = 11
print(a)
print(b)
print(b is a)
print('******************')
print(c)
print(c is a)
print('******************')
d[1: 3] = [22,33]
print(d)
print(a)
print(d is a)
print('******************')

# deep copy
b = a.copy()
print(b)
a[3] = 44
print(a)
print(b)
print('******************')