基于numpy中数组元素的切片复制方法

代码1:

#!/usr/bin/python

import numpy as np

arr1 = np.arange(10)
print(arr1)

slice_data = arr1[3:5]
print(slice_data)

slice_data[0] = 123

print(slice_data)
print(arr1)

类似的代码之前应用过,简单看了一下numpy中的数组切片。

程序的执行结果如下:

In [2]: %run exp01.py
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[3 4]
[123 4]
[ 0 1 2 123 4 5 6 7 8 9]

由此得出来的结论是:切片后的变量与原始的数据共享同一数据存储。而这种特点是专门针对大数据的处理而定制的。然而,在日常的使用中总有需要对数据进行拷贝的时候,此时需要的便是显式的数据复制操作。

程序修改如下:

#!/usr/bin/python

import numpy as np

arr1 = np.arange(10)
print(arr1)

slice_data = arr1[3:5].copy()
print(slice_data)

slice_data[0] = 123

print(slice_data)
print(arr1)

程序的执行结果如下:

In [3]: %run exp01.py
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[3 4]
[123 4]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

由上面的结果可以看出,通过切片后复制操作生成的新的数据对象的操作与原始的数据是独立的。新的数据对象的变化并不会影响到原始数据的信息。

以上这篇基于numpy中数组元素的切片复制方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python多维数组切片方法

    1.数组a第0个元素(二维数组)下的所有子元素(一维数组)的第一列 import numpy as np b=np.arange(24) a=b.reshape(2,3,4) print a print a[0,:,0] 2.取所有二维数组下的每个二维数组的第0个元素(一维数组) b=np.arange(24) a=b.reshape(2,3,4) print a print '--------------------' print a[:,0] 结果: [[ 0 1 2 3] [12 13 1

  • 基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解

    NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用python求线代中的秩中,我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩,例子如下). 结果是: 线性代数中秩的定义:设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那末D称为矩阵

  • python numpy数组的索引和切片的操作方法

    NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 "Numeric Python". 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用Nu

  • 把csv文件转化为数组及数组的切片方法

    在Python中我们经常会用到两个库Numpy和pandas csv文件转化为数组 import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("c:\\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) //CSV文件转化为数组 将数组或者矩阵存储为csv文件可以使用如下代码实现: numpy.savetxt('new.csv', my_matrix, delimiter = ',') 数组

  • numpy中索引和切片详解

    索引和切片 一维数组 一维数组很简单,基本和列表一致. 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改). 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要进行显式的复制,从而得到它的副本(.copy()). import numpy as np #导入numpy arr = np.arange(10) #类似于list的range() arr Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[4] #索引(注意是从

  • 对numpy中数组元素的统一赋值实例

    Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊,很多时候理解的不深入.今天单独列写相关的知识点,进行总结一下. 先看两个代码片小例子: 例子1: In [2]: arr =np.empty((8,4)) In [3]: arr Out[3]: array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0.,

  • 基于numpy中数组元素的切片复制方法

    代码1: #!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5] print(slice_data) slice_data[0] = 123 print(slice_data) print(arr1) 类似的代码之前应用过,简单看了一下numpy中的数组切片. 程序的执行结果如下: In [2]: %run exp01.py [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

  • 详谈Numpy中数组重塑、合并与拆分方法

    1.数组重塑 1.1一维数组转变成二维数组 通过reshape( )函数即可实现,假设data是numpy.array类型的一维数组array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),现将其转变为2行5列的二维数组,代码如下: data.reshape((2,5)) 作为参数的形状的其中一维可以是-1,它表示该维度的大小由数据本身推断而来,因此上面代码等价于: data.reshape((2,-1)) 1.2二维数组转换成一维数组 将多维数组转换成一维数组的运算通常称为扁

  • Python Numpy中数组的集合操作详解

    我们知道两个 set 对象之间,可以取交集.并集.差集.对称差集,举个例子: s1 = {1, 2, 3} s2 = {2, 3, 4} """ &: 交集 |: 并集  -: 差集 ^: 对称差集 """ # 以下几种方式是等价的 # 但是一般我们都会使用操作符来进行处理,因为比较方便 print(s1 & s1) print(s1.intersection(s2)) print(set.intersection(s1, s2)

  • numpy中数组拼接、数组合并方法总结(append(), concatenate, hstack, vstack, column_stack, row_stack, np.r_, np.c_等)

    目录 零. 维度和轴 一.append() 二.concatenate 三.hstack, vstack 四.column_stack, row_stack 五. np.r_, np.c_ 六.总结 参考 总结 零. 维度和轴 Python中可以用numpy中的ndim和shape来分别查看维度,以及在对应维度上的长度.直观上可以根据符号“[ ]”的层数来判断,有m层即为m维,最外面1层对应axis0, 依次为axis1,axis2… c = np.array([[[1,2,3], [4,5,6

  • php file_get_contents取文件中数组元素的方法

    用file_get_contents()抓取了 这个网址上的内容 http://simonfenci.sinaapp.com/index.php?key=simon&wd=1314abc 看似好像反回的是数组..但是我不管怎么用foreach循环都报错.. 我只想把数组中的word里面的值 取出来. 方法如下:正解(其他的字段一样,把word替换即可) $s=file_get_contents('http://simonfenci.sinaapp.com/index.php?key=simon&a

  • C++二维数组中数组元素存储地址的计算疑问讲解

    关于二维数组中数组元素的存储地址,有同学问出了个好问题. 在我的课件中,出现了下面的讲解: a[i][j]的地址是p+(i*col+j)*d(d是数组元素所占的字节数). 同学编程序进行验证,出问题了: 地球停止转动了也必须先赞这种学习方式! 同学问:"老师,第一张图的4,我怎么觉得不对呢?第二张图我没4,结果好像也对,这里面差在哪呢?" 我的答复:"两个都对." 第一张图在讲原理,是我们在人脑里面要以"字节"为单位计算,p为首地址,单位是字节,

  • 对numpy中数组转置的求解以及向量内积计算方法

    有点抱歉的是我的数学功底确实是不好,经过了高中的紧张到了大学之后松散了下来.原本高中就有点拖后腿的数学到了大学之后更是一落千丈.线性代数直接没有学明白,同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数.时至今日,我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿.不过,好在我还有机会,为了不敷衍而去学习一下. 矩阵的转置有什么作用,我真是不知道了,今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识. 今天的代码操作如下: In [15]: arr1 = np.arange(20) In [16]: arr1

  • 基于numpy中的expand_dims函数用法

    常见的一种应用场景: 条件:假设A的shape为[4, 2],B的shape为[5, 2] 目的:实现A中的每一行, 减去B中的所有行(broadcast操作). 实现: A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[1, 5, 2] A1 - B1 其他示例: wh = np.random.randint(1,3, size=(4,2)) np.expand_

  • python3 numpy中数组相乘np.dot(a,b)运算的规则说明

    python np.dot(a,b)运算规则解析 首先我们知道dot运算时不满足交换律的,np.dot(a, b)与np.dot(b, a)是不一样的 另外np.dot(a,b)和a.dot(b)果是一样的 1.numpy中数组相乘np.dot(a,b)运算条件: 对于两数组a和b : 示例一: a = np.array([[3], [3], [3]]) # (3,1) b = np.array([2, 2, 1]) # (3,) print(a, "\na的shape", a.sha

随机推荐