【Python】numpy 中的 copy 问题详解

这篇文章本是我在 segmentfault 上的一个回答,但是越来越觉得有必要单独拿出来,毕竟这个问题挺常见的。具体可参看 numpy 官方文档

正文

numpy关于copy有三种情况,完全不复制视图(view或者叫浅复制(shadow copy)和深复制deep copy)。

b = a[:] 这种形式就属于第二种,即视图,这本质上是一种切片操作(slicing),所有的切片操作返回的都是视图。具体来说,b = a[:]会创建一个新的对象 b(所以 id(b)id(a) 返回的结果是不一样的),但是 b 的数据完全来自于a,和 a 保持完全一致,换句话说,b的数据完全由a保管,他们两个的数据变化是一致的,可以看下面的示例:

a = np.arange(4)  # array([0, 1, 2, 3])
b = a[:]  # array([0, 1, 2, 3])

b.flags.owndata  # 返回 False,b 并不保管数据
a.flags.owndata  # 返回 True,数据由 a 保管

# 改变 a 同时也影响到 b
a[-1] = 10  # array([0, 1, 2, 10])
b  #  array([0, 1, 2, 10])

# 改变 b 同时也影响到 a
b[0] = 10  # array([10, 1, 2, 10])
a  # array([10, 1, 2, 10])

b = ab = a[:] 的差别就在于后者会创建新的对象,前者不会。两种方式都会导致 ab 的数据相互影响。

要想不让 a 的改动影响到 b,可以使用深复制:

unique_b = a.copy()

END

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