numpy copy&deep copy学习笔记

最新推荐文章于 2025-06-18 09:08:59 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-18 09:08:59 发布 · 216 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客围绕numpy的复制与深复制展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于numpy这一科学计算库在复制操作方面的知识，涉及复制和深复制的相关特性、应用等信息技术领域内容。

在这里插入图片描述

Numpy的“深浅拷贝”
shihouhouya的博客
03-19 1214
深拷贝 深拷贝是指源对象与拷贝对象互相独立 ，其中任何一个对象的改动都不会对另外一个对象造成影响。
Numpy 深拷贝、浅拷贝、视图的知识总结
Dangchuz的博客
03-16 1262
关于“深拷贝和浅拷贝”的官方定义： The difference between shallow and deep copying is only relevant for compound objects (objects that contain other objects, like lists or class instances). A shallow copy constructs a new compound object and then (to the extent possible) i
2025——》NumPy中的深拷贝
weixin_68013600的博客
06-18 407
NumPy中的深拷贝方法包括np.copy()和arr.copy()，它们创建与原数组完全独立的新数组，修改副本不会影响原数组。相比之下，浅拷贝（如view()或切片）会共享数据，修改会影响原数组。深拷贝适用于需要独立修改或保护原数据的场景，对多维数组同样有效。选择深拷贝或浅拷贝取决于数据独立性需求。
Numpy copy & deep copy
anhooo的博客
07-28 326
Numpy copy & deep copy 1、 '='的赋值方式会带有关联性 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(4) >>> b = a >>> c = a >>> d = b >&g
numpy的 copy & deep copy 浅拷贝和深拷贝
编辑编辑器
01-17 1345
= 的赋值方式会带有关联性 首先 import numpy 并建立变量, 给变量赋值。 import numpy as np a = np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3]) b = a c = a d = b 改变a的第一个值，b、c、d的第一个值也会同时改变。 a[0] = 11 print(a) # array([11, 1, 2, 3]) 确认b、c、d是否与a相同。 b is a # True c is a # True d is a # True
8.Numpy copy & deep copy的区别: 有无关联性
孤柒的博客
04-10 2337
本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理 本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！ ...
【Python】周莫凡-Numpy & Pandas Python 教学 学习教程【笔记】
Vincent Lai的博客
10-28 1999
视频地址：周莫凡-Numpy & Pandas Python 教学 学习教程 1.列表转换为矩阵、显示维度大小 import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) #维度 print('number of dim:',array.ndim) print('shape:',array.shape) print...
NumPy入门学习笔记（包括详细代码举例和注释）
strivequeen的博客
01-24 2969
1.Numpy基本操作1.1 列表转为矩阵1.2 维度1.3 行数和列数1.4 元素个数2.Numpy创建array2.1 一维array创建2.2 多维array创建2.3 创建全零数组2.4 创建全1数据2.5 创建全空数组2.6 创建连续数组2.7 reshape操作2.8 创建连续型数据2.9 linspace的reshape操作3.Numpy基本运算3.1 一维矩阵运算3.2 多维矩阵运算3.3 基本计算4.Numpy索引与切片4.1 整数索引和切片的基本使用4.2 花式（数组）索引的基本使用4.
python数据分析numpy工具包基础学习笔记（纯代码+注释）
david_zzz的博客
03-15 373
python数据分析 numpy工具包基础学习笔记（纯代码+注释） ```python #numpy学习 #引入外部模块 import numpy as np a=np.array([[1,2,3,4], [2,3,4,5]]) #创建一个2行4列的矩阵 print(a) #输出a print('number of dim:',a.ndim) #输出a的维数 print('shaoe:',a
Numpy & Pandas入门
cluster1893的博客
05-05 509
Numpy & Pandas入门 Numpy & Pandas入门 安装 numpy 基础运算1 array() 属性 指定数据类型 创建全零矩阵 创建全1矩阵 创建全空矩阵 arange() reshape改变数据的形状 linspace创建等差数列 基础运算2 乘法： axis参数 最小元素索引与最大元素索引 累加函数 累差函数 nonzero() sort() 转置...
numpy的 copy & deep copy
DAN_L的博客
03-06 308
import numpy as np a=np.arange(4) b=a c=a d=b 这样的赋值实质上这几个数都是a，当a改变的时候其他的各个数都会跟着改变，如果想不随着a的改变而改变则应该这样赋值： b=a.copy() ...
NumPy深拷贝——《Python数学函数库NumPy》
Python老吕的博客
05-22 1426
深拷贝在NumPy中是一个强大的工具，它允许我们创建完全独立的数组副本，从而避免修改原始数据或确保数据独立性。然而，它也有其代价，包括更高的计算复杂度和内存消耗。因此，在选择使用深拷贝还是浅拷贝时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。通过理解深拷贝和浅拷贝的区别以及它们在NumPy中的实现方式，我们可以更加有效地管理数据和避免潜在的问题。
六、Numpy——copy和deep copy
嘻哈吼嘿呵的博客
09-25 273
import numpy as np a = np.arange(4) b = a a[0] = 11 b[1:3] = [22,33] print("=========copy，浅copy=========") print("a = ", a)# a = [11 1 2 3] print("b = ", b)# b = [11 1 2 3] print( a is b)...
Numpy 真正的深拷贝
我欲因之梦吴越，一夜飞度镜湖月
05-04 1451
个人的一点思考，觉得不对的欢迎在下方评论。 关于Numpy的copy，网上一堆博客都提出了no copy、shallow copy、deep copy，个人认为，这种分类是不太合理的，有误导性的。 ls = [[1, 2], [2, 3, 4]] np1 = np.array(ls, dtype=list) np2 = np1.copy() np1[1][0] = 100 print(np2) # [list([1, 2]) list([100, 3, 4])] 正如上面这段代码，使用了.copy(
p10numpy的copy&deep copy
qq_45583898的博客
06-12 313
a就是b python的默认赋值或者传值都是引用 python中若想将a的值赋给b，又不想关联起来.copy(）浅拷贝；copy.deepcopy（）深拷贝 直接赋值是浅拷贝，是直接将新的变量指向同一内存地址，但是copy会进行一个较深度的复制，会开辟一个新的内存空间，将原有数据赋值进去，再将新的变量指向新的内存地址 b = a[:], b=a.copy()效果相同，但是都是浅拷贝；如果矩阵中存在可变变量引用，还是会变动的 观察是否关联 看看 地址 就可以了 print(id(A) == id(B))即
python、numpy、pytorch中的浅拷贝和深拷贝
qq_1070971363的博客
08-19 1753
python、numpy、pytorch中的浅拷贝和深拷贝
numpy copy & deep copy
code_fighter 博客
05-19 1807
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('******************') p...
【NumPy】深入解析numpy.copy()函数
2402_83361138的博客
04-19 3192
浅拷贝只复制对象本身和对象的非容器属性，而对象内部的引用是共享的。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。因此，作为数据科学家和机器学习工程师，我们需要持续关注NumPy库的发展动态，学习新的技术和方法，以便更好地处理和分析数据。如果你的数组中包含对其他复杂对象的引用，并且你需要确保这些对象在副本中也是独立的，那么应该使用Python的。是NumPy库中一个非常重要的函数，它帮助我们创建数组或矩阵的副本，从而避免在数据处理过程中出现的意外修改。
Numpy的copy & deep copy
Cathy_Yi的博客
05-06 295
a = np.arange(4) print(a) [0 1 2 3] b = a c = a d = b [0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3] a[0]=11 print(a) print(b) print(c) print(d) [11 1 2 3] [11 1 2 3] [11 1 2 3] [11 1 2 3] ...
numpy.copy是浅拷贝还是深拷贝
最新发布
08-14
<think>我们正在讨论NumPy中的`numpy.copy`函数。用户想知道这个函数执行的是浅拷贝还是深拷贝。 在NumPy中，`numpy.copy(a, order='K')`函数会创建一个数组的副本。这个副本是深拷贝（deep copy）吗？ 实际上，NumPy的`copy`函数会生成数组及其数据的完整副本，也就是说，它会进行深拷贝。这意味着新数组和原始数组不共享内存，修改其中一个数组不会影响另一个数组。 我们可以通过一个简单的例子来验证： 假设我们有一个NumPy数组`a`，我们使用`b = a.copy()`创建一个副本。如果我们修改`b`中的元素，`a`应该保持不变。 示例代码： ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.copy(a) # 或者使用 a.copy() b[0] = 100 print("a:", a) # 输出 [1, 2, 3] print("b:", b) # 输出 [100, 2, 3] ``` 从输出可以看出，修改`b`并没有改变`a`，说明它们的数据是独立的。 但是，需要注意的是，NumPy数组可能包含非数值类型（比如对象数组），那么对于数组中的对象元素，拷贝行为是怎样的？ 在NumPy中，当数组是对象数组（即`dtype=object`）时，`copy`函数会创建一个新的数组，这个新数组与原始数组在内存上是独立的，但是新数组中的元素（即对象的引用）与原始数组中的元素指向相同的对象。也就是说，对于对象数组，`copy`函数是浅拷贝（shallow copy）数组结构，但数组中的对象本身并没有被拷贝。 示例： ```python import numpy as np class MyClass: def __init__(self, value): self.value = value # 创建对象数组 obj1 = MyClass(1) obj2 = MyClass(2) a = np.array([obj1, obj2], dtype=object) b = np.copy(a) # 修改b的第一个元素所指向的对象的属性 b[0].value = 100 # 检查a的第一个元素 print(a[0].value) # 输出100，因为a[0]和b[0]指向同一个对象 # 但是，如果我们修改数组b的元素本身（即替换为新的对象），则不会影响a b[0] = MyClass(200) print(a[0].value) # 仍然是100，因为b[0]现在指向了一个新的对象，而a[0]仍然指向原来的对象 ``` 因此，总结如下： - 对于非对象数组（例如整数、浮点数数组），`numpy.copy`执行的是深拷贝（数组和元素都拷贝，内存独立）。 - 对于对象数组，`numpy.copy`会拷贝数组结构（即创建一个新数组，并且数组的每个元素是原始数组元素的引用），但不会拷贝数组元素指向的对象。所以，修改新数组中对象的属性会影响原始数组（因为指向同一个对象），但替换数组中的元素（即改变数组元素指向的对象）不会影响原始数组。 所以，严格来说，`numpy.copy`对于非对象数组是深拷贝，对于对象数组是浅拷贝（仅拷贝数组结构，不拷贝数组元素指向的对象）。 另外，NumPy还提供了`copy.deepcopy`函数，它可以用于对象数组的深拷贝，但需要配合Python的`copy`模块使用。 例如： ```python import numpy as np import copy a = np.array([MyClass(1), MyClass(2)], dtype=object) b = copy.deepcopy(a) b[0].value = 100 print(a[0].value) # 仍然是1，因为深拷贝了对象 ``` 因此，如果用户需要完全独立的副本（包括对象数组中的对象），应该使用`copy.deepcopy`。 回答用户问题：`numpy.copy`对于非对象数组是深拷贝，对于对象数组是浅拷贝（仅拷贝数组结构，不拷贝数组元素指向的对象）。 最后，我们生成相关问题。</think>### `numpy.copy` 是深拷贝还是浅拷贝？ 在 NumPy 中，**`numpy.copy()` 函数执行的是深拷贝（deep copy）**。这意味着它会创建原始数组的**完全独立副本**，包括数组数据本身及其所有元素。新数组与原始数组在内存中是分离的，修改副本不会影响原始数组。 #### 验证示例 ```python import numpy as np # 原始数组 original = np.array([1, 2, 3]) # 深拷贝 copy_arr = np.copy(original) # 修改副本 copy_arr[0] = 100 print("原始数组:", original) # 输出: [1 2 3] print("副本数组:", copy_arr) # 输出: [100 2 3] ``` **结果说明**：修改副本 `copy_arr` 后，原始数组 `original` 保持不变，证明两者内存独立[^1]。 #### 特殊情况：对象数组 对于**对象数组**（`dtype=object`），`numpy.copy()` 仅深拷贝数组结构，但数组中元素指向的**对象本身仍是浅拷贝**： ```python class Test: def __init__(self, x): self.x = x obj_arr = np.array([Test(1), Test(2)]) copy_obj = np.copy(obj_arr) # 修改副本中对象的属性 copy_obj[0].x = 100 print("原始对象属性:", obj_arr[0].x) # 输出: 100（被修改） print("副本对象属性:", copy_obj[0].x) # 输出: 100 ``` **原因**：对象数组存储的是引用，`np.copy()` 复制了引用值（指向相同对象），但未克隆对象本身[^2]。 --- ### 总结 | 数组类型 | `numpy.copy()` 行为 | 内存独立性 | |-------------------|-----------------------------------|-------------------| | 数值数组（int/float） | 完全深拷贝（数据独立） | ✅ 完全独立 | | 对象数组（`dtype=object`） | 数组结构深拷贝，对象浅拷贝 | ❌ 对象共享 | ### 何时使用深拷贝？ - 需完全隔离数据修改时（如数值计算、中间结果保存）。 - 对象数组需完全独立副本时，需结合 `copy.deepcopy()`： ```python import copy deep_copy_obj = copy.deepcopy(obj_arr) # 真正深拷贝对象 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值