Python序列中元素的访问方式(四)Python数组和列表切片的区别

本文深入探讨了Python中序列(包括字符串、列表和numpy数组)的元素访问方式,特别是切片操作。详细对比了numpy数组切片与列表切片的区别,前者作为视图,修改会影响原数组;后者为独立副本,不影响原列表。

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Python序列中元素的访问方式(一)Python字符串元素的访问、切片与索引

Python序列中元素的访问方式(二)Python列表元素的访问、切片与索引

Python序列中元素的访问方式(三)Python.numpy数组元素的访问、切片与索引

Python序列中元素的访问方式(四)Python数组和列表切片的区别

还是蛮有意思的一个东西。

数组的切片是原始数组的视图,也就是说数据没有被复制,视图上的任何修改都会直接反应到源数组上。

import numpy as np
array1 = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
array2 = array1[1:]    #对数组1切片操作,数组2即是一个特定的视图

#先查看一下原始数组和视图数组
print(array1)   #[1 2 3 4 5 6 7]
print(array2)   #[2 3 4 5 6 7]

array2[0] = 10000   #对视图进行操作

#再对两个数组查看,对视图的修改会反应到源数组上
print(array1)  #[    1 10000     3     4     5     6     7]
print(array2)  #[10000     3     4     5     6     7]

但是列表就不同了,对切片的操作不会反映到原始列表上,具体看下例子:

list1 = [1,2,3,4,5,6,7]
list2 = list1[1:]    #对列表1切片操作

#先查看一下原始列表和切片列表
print(list1)   #[1 2 3 4 5 6 7]
print(list2)   #[2 3 4 5 6 7]

list2[0] = 10000

#再对两个列表查看
print(list1)  #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
print(list2)  #[10000, 3, 4, 5, 6, 7]

 

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