NumPy 中 view() (即浅拷贝)

最新推荐文章于 2025-06-18 09:08:59 发布
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分类专栏： NumPy Python 文章标签： NumPy view
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mifangdebaise/article/details/124916815
本文介绍了Python numpy中的浅拷贝概念，特别是a=b.view()的使用。通过实例解析，阐述了当a和b共享数据区时，修改a如何影响b，以及仅改变a的属性（如形状）对b无影响的基本原理。对于需要深入理解numpy数据操作和内存管理的读者，这是一个重要的知识点。

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a = b.view() 即为 NumPy 中的浅拷贝.

可以参考 python的numpy的浅拷贝的作用是什么？ 中的回答:
python的numpy的浅拷贝的作用是什么？ - 泰克尼客的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/324799161/answer/874246912

总结一下就是:

a=b.view(), 这时, a 和 b 会共享同一个数据区, 但是它们是不同的对象, 如果修改 a 的数据, 会影响到 b, 但如果仅仅是修改 a 的一些性质, 例如 a 的形状, 那么完全不会影响到 b.

numpy中view详解
Jfuck的专栏
07-25 3万+
1、如何判断是否共享内存 方法一： a = np.arange(50) b = a.reshape((5, 10)) print (b.base is a) 方法二： print (np.may_share_memory(a, b)) 方法三： print (b.flags['OWNDATA']) #False -- apparently this is a view e
2025——》NumPy中的浅拷贝
最新发布
weixin_68013600的博客
06-18 770
NumPy中的浅拷贝（视图）通过view()或切片创建，与原数组共享数据内存但拥有独立结构信息。修改视图数据会影响原数组，但形状调整互不影响。相比深拷贝，浅拷贝节省内存但需注意数据同步问题。典型应用场景包括大型数组切片和临时数据处理。使用时要谨慎避免意外修改，若需完全独立的数据副本则应选择深拷贝。合理选择拷贝方式可优化内存使用和数据处理效率。
Numpy中的View()和copy()
qq_39339172的博客
03-20 674
【代码】Numpy中的View()和copy()
关于numpy与torch的各自变量的.view()方法
weixin_46016933的博客
09-25 939
当使用NumPy和PyTorch时，两者都具有类似的.view()方法，用于改变数组或张量的形状，但它们在一些方面有所不同。下面是关于这两个库的.view()方法的教程
numpy关于视图和副本的区别
学习python
06-24 1002
numpy在数据处理时的优势时显而易见的，谈到numpy，会经常听到关于视图和副本的说法，今天就来记录一下视图个副本的区别。 首先讲一下两者的定义： 副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。 视图是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置。 理解这个定义其实可以参考python的深浅拷贝的概念，副本其实就是类似于深拷贝，是完...
numpy中的==和is和 view
嗨皮lemon的博客
05-07 426
import numpy as np a = np.arange(12) print a b = a print a is b c = a.view() print a is c print a == c d = a.copy() print a is d print a == d 输出： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] True False ...
Numpy的“深浅拷贝”
shihouhouya的博客
03-19 1187
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。
2025——》NumPy中的深拷贝
weixin_68013600的博客
06-18 316
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。
解释numpy的深拷贝和浅拷贝
06-01
在NumPy中，可以使用copy()方法进行深拷贝，也可以使用view()方法进行浅拷贝。例如，假设我们有一个NumPy数组a： ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) ``` 要进行深拷贝，可以使用copy()方法：...
课后总结：python与numpy的深拷贝和浅拷贝
m0_51777124的博客
02-24 522
Numpy 浅拷贝——ndarray.view() 共享“视图”（view)中的两个变量，当其中一个变量的值改变时，另一个变量的值也随之改变。此时，变量间的“拷贝”就是“浅拷贝”。 import numpy as np a=np.array([-1,2,33,4,25,56]) b=a.view() #共享视图 a.shape=(2,3) #将a数组排列成两行三列方便区分 a[1,1]=0 #替换a的元素 a
python中view的用法_python numpy matrix.view用法及代码示例
weixin_39867066的博客
01-15 1288
具有相同数据的数组的新视图。参数：dtype： ： data-type 或 ndarray sub-class, 可选参数返回视图的数据类型描述符，例如float32或int16。默认值为None(无)，导致视图具有与a相同的数据类型。此参数也可以指定为ndarray sub-class，然后它指定返回对象的类型(这等效于设置type参数)。type： ： Python type, 可选参数返回视...
numpy中的copy(副本)和view(视图)
听海边涛声
03-25 510
numpy中的copy(副本)和view(视图)
NumPy(八)： 副本和视图&IO
zcb_data的博客
11-26 253
NumPy 副本和视图 副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。 视图是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置。 视图一般发生在： 1、numpy 的切片操作返回原数据的视图。 2、调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图。 副本一般发生在： Python 序列的切片操作，调用deepCopy()函数。 调用 n
NumPy入门 之 数组初探: 图解view和copy (上)
coolend的专栏
10-18 2624
图解NumPy中的视图view和拷贝copy。
numpy中的copy和view
大泽之国
10-17 3616
出处 python中没有传值和传引用的概念，但copy和view有类似的作用。 View view相当于传引用，view和原始数据共享一份数据，修改一个会影响另一个。 slice，array.view(dtype)可以产生view，但array.astype(dtype)产生的不是view x = np.arange(5) print('x = :\n', x) view = x[1...
python 中 常用到的 numpy 函数 整理
xinsuixiaofeiyu的专栏
06-28 623
1. 创建二维数组  array()   ： set = array([[1., 2, ],[3., 4.],[5., 6.],[7., 9.]]) 求 数组的 行数： >>> set.shape[0] 4 求 数组的列数： >>> set.shape[1] >>> set.shape (4, 2) >>> set.dtyp
Numpy视图
qq_62784677的博客
04-27 909
当创建一个 NumPy 数组的视图时，视图并不是一个独立的数组，而是原始数组的一个“窗口”或“引用”。视图和原始数组共享相同的数据缓冲区，这意味着对视图所做的任何修改都会直接影响原始数组，反之亦然。
NumPy视图、浅复制和深复制
明远
12-30 464
视图和浅复制 不同的数组对象分享同一个数据。视图方法创造一个新的数组对象指向同一数据。 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) >>> b = a &gt...
NumPy视图或浅拷贝——《Python数学函数库NumPy》
Python老吕的博客
05-22 339
NumPy的视图和浅拷贝是处理大型数据集时非常有用的工具。它们允许我们以高效的方式操作数组数据，同时保持对原始数据的引用。然而，在使用这些功能时，我们需要清楚地了解它们的行为和潜在的影响，以确保代码的正确性和安全性。通过掌握视图和浅拷贝的概念和用法，我们可以更加灵活地处理NumPy数组，提高数据处理和分析的效率。👨‍💻博主Python老吕评论，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！🤞🔥《Python全栈工程师》《跟老吕学MySQL》《Python游戏开发实战讲解》🌞。
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