Учебники

NumPy — копии и просмотры

Ноябрь 23, 2018

При выполнении функций некоторые из них возвращают копию входного массива, а некоторые возвращают представление. Когда содержимое физически хранится в другом месте, оно называется Копировать . С другой стороны, если предоставляется другое представление того же содержимого памяти, мы называем его представлением .

Нет копии

Простые назначения не делают копию объекта массива. Вместо этого он использует тот же id () исходного массива для доступа к нему. Id () возвращает универсальный идентификатор объекта Python, аналогичный указателю в C.

Кроме того, любые изменения в одном отражаются в другом. Например, изменение формы одного также изменит форму другого.

пример

Live Demo

import numpy as np 
a = np.arange(6) 

print 'Our array is:' 
print a  

print 'Applying id() function:' 
print id(a)  

print 'a is assigned to b:' 
b = a 
print b  

print 'b has same id():' 
print id(b)  

print 'Change shape of b:' 
b.shape = 3,2 
print b  

print 'Shape of a also gets changed:' 
print a

Это даст следующий результат — 

Our array is:
[0 1 2 3 4 5]

Applying id() function:
139747815479536

a is assigned to b:
[0 1 2 3 4 5]
b has same id():
139747815479536

Change shape of b:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Shape of a also gets changed:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Просмотр или мелкая копия

NumPy имеет метод ndarray.view (), который представляет собой новый объект массива, который просматривает те же данные исходного массива. В отличие от предыдущего случая, изменение размеров нового массива не меняет размеры оригинала.

пример

Live Demo 

import numpy as np 
# To begin with, a is 3X2 array 
a = np.arange(6).reshape(3,2) 

print 'Array a:' 
print a  

print 'Create view of a:' 
b = a.view() 
print b  

print 'id() for both the arrays are different:' 
print 'id() of a:'
print id(a)  
print 'id() of b:' 
print id(b)  

# Change the shape of b. It does not change the shape of a 
b.shape = 2,3 

print 'Shape of b:' 
print b  

print 'Shape of a:' 
print a

Это даст следующий результат — 

Array a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Create view of a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

id() for both the arrays are different:
id() of a:
140424307227264
id() of b:
140424151696288

Shape of b:
[[0 1 2]
 [3 4 5]]

Shape of a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Срез массива создает вид.

пример

Live Demo 

import numpy as np 
a = np.array([[10,10], [2,3], [4,5]]) 

print 'Our array is:' 
print a  

print 'Create a slice:' 
s = a[:, :2] 
print s

Это даст следующий результат — 

Our array is:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

Create a slice:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

Deep Copy

Функция ndarray.copy () создает глубокую копию. Это полная копия массива и его данных, которая не разделяется с исходным массивом.

пример

Live Demo 

import numpy as np 
a = np.array([[10,10], [2,3], [4,5]]) 

print 'Array a is:' 
print a  

print 'Create a deep copy of a:' 
b = a.copy() 
print 'Array b is:' 
print b 

#b does not share any memory of a 
print 'Can we write b is a' 
print b is a  

print 'Change the contents of b:' 
b[0,0] = 100 

print 'Modified array b:' 
print b  

print 'a remains unchanged:' 
print a

Это даст следующий результат —

47
Share: