Numpy：复制理解 b = a、b = a.view()、d = a.copy()

最新推荐文章于 2022-12-04 16:32:22 发布

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文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/wodexk/p/10311293.html

本文详细解析了在Python中使用NumPy库进行数组复制的三种方式：直接赋值、使用view()方法和copy()方法。通过实例展示了每种复制方式下，原数组与复制数组之间的内存关系及数据变化的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、复制形式 1：b = a 用等号（=）赋值，内存一样，a变化，b也会变化

import numpy as np
a = np.arange(12)
b = a

print(b is a)  # 返回 True
b.shape = (3,4)
print ("a.shape=",a.shape)  # a.shape= (3, 4)
print (id(a))   # 2493855732640
print (id(b))   # 2493855732640

二、复制形式 2：c = a.view()进行复制，a和c的内存位置一样，c的值改变a也会对应改变，但c结构变化，a不会变化

import numpy as np
c = a.view()            # 将 a 复制给 c
print(c is a)          
print("c=",c)

c.shape = (2,6)             # 改变 c 的结构为2行6列，看 a 是否会变化
print("c.shape=",c.shape)
print ("a.shape=",a.shape)

c[0,4] = 1234             # 改变 矩阵c 第0行4列的值，看 a 的值是否会变化
print("c=",c)
print("a=",a)

print (id(a))    # 2493855144416
print (id(b))   # 2493855144416

结果图：

三、复制形式 3：d = a.copy() ，d和a的内存地址不一样，当 d 数值改变时，a 不会改变

import numpy as np
d = a.copy() 
print(d is a)  # False

d[0,0] = 9999
print (d) 
print (a)

print(id(d))  # 2493855735440
print(id(a))  # 2493855732640