Numpy-复制与视图

在执行函数时，其中一些返回输入数组的副本，而另一些返回视图。 当内容物理存储在另一个位置时，称为副本。 另一方面，如果提供了相同内存内容的不同视图，我们将其称为视图。

无复制

为了获得高性能，Python 中的赋值常常不拷贝底层对象，这被称作浅拷贝。它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 Python 对象的通用标识符，类似于 C 中的指针。

此外，一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。 例如，一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状。

示例

import numpy as np a = np.arange(6)  print  '我们的数组是：'  print a print  '调用 id() 函数：'  print id(a)  print  'a 赋值给 b：' b = a print b print  'b 拥有相同 id()：'  print id(b)  print  '修改 b 的形状：' b.shape =  3,2  print b print  'a 的形状也修改了：'  print a
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输出如下：

我们的数组是：[0 1 2 3 4 5]调用 id() 函数：139747815479536a 赋值给 b：[0 1 2 3 4 5]b 拥有相同 id()：139747815479536修改 b 的形状：[[0 1] [2 3] [4 5]]a 的形状也修改了：[[0 1] [2 3] [4 5]]
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视图或浅复制

NumPy 拥有ndarray.view()方法，它是一个新的数组对象，并可查看原始数组的相同数据。 与前一种情况不同，新数组的维数更改不会更改原始数据的维数。

示例

import numpy as np # 最开始 a 是个 3X2 的数组a = np.arange(6).reshape(3,2)  print  '数组 a：'  print a print  '创建 a 的视图：' b = a.view()  print b print  '两个数组的 id() 不同：'  print  'a 的 id()：'  print id(a)  print  'b 的 id()：'  print id(b)  # 修改 b 的形状，并不会修改 ab.shape =  2,3  print  'b 的形状：'  print b print  'a 的形状：'  print a
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输出如下：

数组 a：[[0 1] [2 3] [4 5]]创建 a 的视图：[[0 1] [2 3] [4 5]]两个数组的 id() 不同：a 的 id()：140424307227264b 的 id()：140424151696288b 的形状：[[0 1 2] [3 4 5]]a 的形状：[[0 1] [2 3] [4 5]]
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数组的切片也会创建视图：

示例

import numpy as np a = np.array([[10,10],  [2,3],  [4,5]])  print  '我们的数组：'  print a print  '创建切片：' s = a[:,  :2]  print s
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输出如下：

我们的数组：[[10 10] [ 2 3] [ 4 5]]创建切片：[[10 10] [ 2 3] [ 4 5]]
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深复制

ndarray.copy()函数创建一个深层副本。 它是数组及其数据的完整副本，不与原始数组共享。

示例

import numpy as np a = np.array([[10,10],  [2,3],  [4,5]])  print  '数组 a：'  print a print  '创建 a 的深层副本：' b = a.copy()  print  '数组 b：'  print b # b 与 a 不共享任何内容  print  '我们能够写入 b 来写入 a 吗？'  print b is a print  '修改 b 的内容：' b[0,0]  =  100  print  '修改后的数组 b：'  print b print  'a 保持不变：'  print a
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输出如下：

数组 a：[[10 10] [ 2 3] [ 4 5]]创建 a 的深层副本：数组 b：[[10 10] [ 2 3] [ 4 5]]我们能够写入 b 来写入 a 吗？False修改 b 的内容：修改后的数组 b：[[100 10] [ 2 3] [ 4 5]]a 保持不变：[[10 10] [ 2 3] [ 4 5]]