np.array和np.asarray的区别-用C++来理解

最新推荐文章于 2025-09-19 10:35:22 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-19 10:35:22 发布 · 1.2k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python array asarray

本文通过类比C++中的传参方式，解释了在Python的NumPy库中使用np.array与np.asarray的区别。np.array操作会产生新的内存分配，而np.asarray则是对原始数组的引用，不会产生额外的内存开销。

其实这个就像是C++中传参数是直接复制和引用的区别。
np.array是复制，
np.asarray是引用

//C++代码
void fun1(int a)
{a = 3;};
//类似于np.array，调用时会开辟新的内存来存储
void fun2(int &a)
{a = 3;};
//类似于np.asarray，调用时是引用，并不开辟新的内存
int main(){ 
 	int x = 4，y = 4;
 	fun1(x);fun2(y);
 	print("%d",x);//输出结果是4
 	print("%d",y);//输出结果是3
 	return 0;
 }

#python代码
import numpy as np  
  
arr1=np.ones((3,3))  
arr2=np.array(arr1)  
arr3=np.asarray(arr1)  
arr1[1]=2  
print 'arr1:\n',arr1  
print 'arr2:\n',arr2  
print 'arr3:\n',arr3  
##
arr1:  
[[ 1.  1.  1.]  
 [ 2.  2.  2.]  
 [ 1.  1.  1.]]  
arr2:  
[[ 1.  1.  1.]  
 [ 1.  1.  1.]  
 [ 1.  1.  1.]]  
arr3:  
[[ 1.  1.  1.]  
 [ 2.  2.  2.]  
 [ 1.  1.  1.]] 
##