首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在制作了矩阵(列表列表)的副本之后,为什么对副本进行双重索引会改变原始矩阵,而索引却不会呢?

在Python中,列表是可变对象,而索引是对列表中元素的引用。当我们创建一个矩阵的副本时,实际上是创建了一个新的列表对象,但该副本仍然引用原始矩阵中的相同元素。

当我们对副本进行双重索引时,实际上是对副本中的元素进行操作。由于副本和原始矩阵引用的是同一组元素,因此对副本进行的修改也会影响到原始矩阵。

而当我们只对副本进行单一索引时,只是获取了副本中的某个元素的引用,并没有对该元素进行修改。因此,对副本进行单一索引不会改变原始矩阵。

这种行为是由Python中的对象引用机制决定的。如果想要避免这种情况,可以使用copy模块中的深拷贝函数(deepcopy)来创建副本,这样副本和原始矩阵将完全独立,互不影响。

腾讯云相关产品推荐:

  • 云服务器(CVM):提供弹性计算能力,适用于各种应用场景。产品介绍
  • 云数据库 MySQL 版(CDB):提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。产品介绍
  • 云原生容器服务(TKE):提供高度可扩展的容器化应用管理平台。产品介绍
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python Numpy 数组

下面将学习如何创建不同形状numpy数组,基于不同源创建numpy数组,数组重排和切片操作,添加数组索引,以及某些或所有数组元素进行算术运算、逻辑运算和聚合运算。 1....为获得较高效率,numpy创建一个数组时,不会将数据从源复制到新数组,而是建立起数据间连接。也就是说,默认情况下,numpy数组相当于是其底层数据视图,不是其副本。...如果底层数据对象发生改变,则相应数组数据也随之改变。如果你不喜欢这种方式(这是默认处理方式,除非复制数据量过大),可以给构造函数传递copy=True。...备注: 创建数组,不会将数据从源复制到新数组,相当于是其底层数据视图,不是其副本。...为了保留原始数据,可使用copy()函数创建现有数组副本。这样一来,原始数组任何更改都不会影响到副本

2.4K30

再见了,Numpy!!

这些代码提供了如何使用NumPy进行数组创建具体示例。 2. 数组形状和大小操作 numpy.reshape(): 改变数组形状改变其数据。 numpy.resize(): 改变数组大小。...奇异值分解(SVD) 矩阵进行奇异值分解 u, s, vh = np.linalg.svd(matrix) # u 输出: # [[-0.81741556, -0.57604844], # [-0.57604844...灵活地组合和分解数组以满足数据处理需求。 13. 数组复制和视图 .copy(): 创建数组深度副本。 视图(View): 创建数组副本,当原数组改变时,视图也跟着改变。...这将影响原始数组 view_array[1] = 200 查看原始数组、深度副本和视图变化,我们可以观察到: 原始数组 initial_array 变为 [1, 200, 3, 4, 5],因为视图...这些代码示例展示了深度副本和视图(浅副本)之间区别:深度副本不影响原始数组,视图修改影响原始数组。 14. 条件逻辑 numpy.where(): 用于基于条件选择数组元素。

20410

NumPy 笔记(超级全!收藏√)

如果新数组大小大于原始大小,则包含原始数组中元素副本。 ...lower()数组元素转换为小写upper()数组元素转换为大写split()指定分隔符字符串进行分割,并返回数组列表splitlines()返回元素中列表,以换行符分割strip()移除元素开头或者结尾处特定字符...NumPy 副本和视图  副本是一个数据完整拷贝,如果我们副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。 ...例如,一个数组形状改变也会改变另一个数组形状。  视图或浅拷贝  ndarray.view() 方创建一个新数组对象,该方法创建新数组维数更改不会更改原始数据维数。...使用切片创建视图修改数据影响到原始数组。  副本或深拷贝  ndarray.copy() 函数创建一个副本副本数据进行修改,不会影响到原始数据,它们物理内存不在同一位置。

4.6K30

数据分析 | Numpy进阶

回顾: Python数据分析之旅: 前戏 数据分析 | Numpy初窥 索引与切片 切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素方式有很多,一维数组和Pyhon列表功能差不多,看下图: ?...数组切片与列表最重要区别在于:数组切片是原始数组视图,这就是说数据不会被复制,视图上任何修改都有直接反映到源数据上,也就是说视图上任何修改都有直接改动到数据源,看下图运行效果: ?...为什么是这样?...因为Numpy设计初衷就是处理大数据,所以可以想象一下,假如Numpy坚持要将数据复制来复制去的话产生性能与内存等问题. tips:如果想得到ndarray切片一份副本而非视图,就需要显示地进行复制操作...多维数组 注意:直接给元素赋值,返回数组都有是视图,是直接映射到数据源上,如有改变影响到数据源 ? ? ? 说明:布尔索引与花式索引不常用,不作讲解! 通用函数运算 ?

1.7K10

TutorialsPoint NumPy 教程

如果使用a:,则从该索引向后所有项目将被提取。 如果使用两个参数(以:分隔),则两个索引(不包括停止索引)之间元素以默认步骤进行切片。...示例 3 # 单个元素进行切片 import numpy as np a = np.arange(10) b = a[5] print b 输出如下: 5 示例 4 # 始于索引元素进行切片...然而, NumPy 中仍然可以对形状不相似的数组进行操作,因为它拥有广播功能。 较小数组广播到较大数组大小,以便使它们形状可兼容。...', '0x3322'] NumPy - 副本和视图 执行函数时,其中一些返回输入数组副本另一些返回视图。...虽然它返回二维数组正常乘积,但如果任一参数维数大于2,则将其视为存在于最后两个索引矩阵栈,并进行相应广播。

3.9K10

NumPy基础

#数组切片返回是数组数据视图,不是数值数据副本(python列表中切片是值副本)。...#处理大数据集时可以获取或处理这些数据集片段不用复制底层数据缓存。 # 5.创建数组副本 x2[:2, :2].copy() 4....axis=0每列,axis=1每行大多数聚合有NaN值安全处理策略(NaN-safe)(以上除any all均有,方法前加nan,如np.nansum),计算时忽略所有的缺失值。...,内含3个重复值 # at()函数在这里给定操作,给定索引,给定值执行就地操作 # 类似方法:reduceat()函数 八、数组排序  快速排序  # 算法复杂度O[NlogN] # 不修改原始数组基础上返回一个排好序数组...np.sort(x) # 用排好序数组替代原始数组 x.sort() # 函数argsort返回原始数组排好序索引值 i = np.argsort(x) # 索引值可用于通过花哨索引创建有序数组

1.2K30

Numpy初探

标准数据类型numpy数组基本操作NumPy数组属性数组索引:获取单个元素数组切片:获取子数组非副本视图子数组创建数组副本数组变形数组拼接和分裂 《Python数据科学手册》读书笔记 理解Python...数组索引 获取和设置数组各个元素值。 数组切分 数组中获取或设置更小子数组。 数组变形 改变给定数组形状。...[0] array([12, 5, 2, 4]) 非副本视图子数组 关于数组切片有一点很重要也非常有用, 那就是数组切片返回是数组数据视图, 不是数值数据副本。...这一点也是 NumPy 数组切片和 Python 列表切片不同之处: Python 列表中, 切片是值副本。...如果满足这个条件, reshape 方法将会用到原始数组一个非副本视图。但实际情况是, 非连续数据缓存情况下, 返回非副本视图往往不可能实现。

2.1K20

Python中numpy模块

目录 前言 为什么引入numpy模块 第一章 numpy模块介绍 第二章 ndarray类 附录 ---- 前言 为什么引入numpy模块 列表类占用内存数倍于数据本身占用内存...,Python自带列表储存每一个元素数据信息,数据类型信息,数据大小信息等。...这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型动态类型语言,C语言和Fortran语言是静态类型语言,静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量,并且不可以修改变变量类型。...Matlab中也有与之相对应索引方式,最明显差异有三个:一是numpy矩阵对象索引使用是[],Matlab使用是();二是逐个索引方面,numpy矩阵对象索引通过负整数矩阵进行倒序索引...当我们将视图进行改变,系统根据其内存位置将储存进行改变,即会把最原始矩阵对象改变。如果我们想要避免这个错误,需要在相应地方使用.copy()方法,本节最后我们将介绍视图一个例子。

1.7K41

原来 Elasticsearch 还可以这么深入理解

先说说 Lucene 通过对生活中数据类型作了一个简短了解之后,我们知道关系型数据库 SQL 检索是处理不了这种非结构化数据。...此时集群状态将会为 Yellow。 为什么我们集群状态是 Yellow 不是 Green ?...讲解动态映射和静态映射使用前,我们先来了解下 ES 中数据有哪些字段类型?之后我们再讲解为什么我们创建索引时需要建立静态映射不使用动态映射。...写索引是只能写在主分片上,然后同步到副本分片。这里有四个主分片,一条数据 ES 是根据什么规则写到特定分片上? 这条索引数据为什么被写到 S0 上不写到 S1 或 S2 上?...存储原理 上面介绍了 ES 内部索引写处理流程,这个流程是 ES 内存中执行,数据被分配到特定分片和副本之后,最终是存储到磁盘上,这样断电时候就不会丢失数据。

83030

看完这篇还不会Elasticsearch,我跪搓衣板!

先说说 Lucene 通过对生活中数据类型作了一个简短了解之后,我们知道关系型数据库 SQL 检索是处理不了这种非结构化数据。...此时集群状态将会为 Yellow。 为什么我们集群状态是 Yellow 不是 Green ?...讲解动态映射和静态映射使用前,我们先来了解下 ES 中数据有哪些字段类型?之后我们再讲解为什么我们创建索引时需要建立静态映射不使用动态映射。...写索引是只能写在主分片上,然后同步到副本分片。这里有四个主分片,一条数据 ES 是根据什么规则写到特定分片上? 这条索引数据为什么被写到 S0 上不写到 S1 或 S2 上?...段不变性缺点如下: 当旧数据进行删除时,旧数据不会马上被删除,而是 .del 文件中被标记为删除。旧数据只能等到段更新时才能被移除,这样造成大量空间浪费。

73810

【合集】万字长文带你重温Elasticsearch ,这下完全懂了!

先说说 Lucene 通过对生活中数据类型作了一个简短了解之后,我们知道关系型数据库 SQL 检索是处理不了这种非结构化数据。...此时集群状态将会为  Yellow。 为什么我们集群状态是 Yellow 不是 Green ?...讲解动态映射和静态映射使用前,我们先来了解下 ES 中数据有哪些字段类型?之后我们再讲解为什么我们创建索引时需要建立静态映射不使用动态映射。...写索引是只能写在主分片上,然后同步到副本分片。这里有四个主分片,一条数据 ES 是根据什么规则写到特定分片上? 这条索引数据为什么被写到 S0 上不写到 S1 或 S2 上?...存储原理 上面介绍了 ES 内部索引写处理流程,这个流程是 ES 内存中执行,数据被分配到特定分片和副本之后,最终是存储到磁盘上,这样断电时候就不会丢失数据。

41910

全文搜索引擎Elasticsearch,这篇文章给讲透了

先说说Lucene 通过对生活中数据类型作了一个简短了解之后,我们知道关系型数据库SQL检索是处理不了这种非结构化数据。...此时集群状态将会为 yellow。 为什么我们集群状态是 yellow 不是 green ?虽然我们拥有所有的2个主分片,但是同时设置了每个主分片需要对应两份副本分片,此时只存在一份副本分片。...讲解动态映射和静态映射使用前,我们先来了解下ES中数据有哪些字段类型?之后我们再讲解为什么我们创建索引时需要建立静态映射不使用动态映射。...写索引是只能写在主分片上,然后同步到副本分片。这里有四个主分片,一条数据ES是根据什么规则写到特定分片上?这条索引数据为什么被写到S0上不写到S1或S2上?...存储原理 上面介绍了ES内部索引写处理流程,这个流程是ES内存中执行,数据被分配到特定分片和副本之后,最终是存储到磁盘上,这样断电时候就不会丢失数据。

9.7K1513

2 万字详解,彻底讲透 Elasticsearch

先说说 Lucene 通过对生活中数据类型作了一个简短了解之后,我们知道关系型数据库 SQL 检索是处理不了这种非结构化数据。...此时集群状态将会为 Yellow。 为什么我们集群状态是 Yellow 不是 Green ?...讲解动态映射和静态映射使用前,我们先来了解下 ES 中数据有哪些字段类型?之后我们再讲解为什么我们创建索引时需要建立静态映射不使用动态映射。...写索引是只能写在主分片上,然后同步到副本分片。这里有四个主分片,一条数据 ES 是根据什么规则写到特定分片上? 这条索引数据为什么被写到 S0 上不写到 S1 或 S2 上?...存储原理 上面介绍了 ES 内部索引写处理流程,这个流程是 ES 内存中执行,数据被分配到特定分片和副本之后,最终是存储到磁盘上,这样断电时候就不会丢失数据。

52650

2 万字详解,吃透 ES!

此时集群状态将会为 yellow。 为什么我们集群状态是 yellow 不是 green ?虽然我们拥有所有的2个主分片,但是同时设置了每个主分片需要对应两份副本分片,此时只存在一份副本分片。...讲解动态映射和静态映射使用前,我们先来了解下ES中数据有哪些字段类型?之后我们再讲解为什么我们创建索引时需要建立静态映射不使用动态映射。...写索引是只能写在主分片上,然后同步到副本分片。这里有四个主分片,一条数据ES是根据什么规则写到特定分片上?这条索引数据为什么被写到S0上不写到S1或S2上?...这就解释了为什么我们要在创建索引时候就确定好主分片数量并且永远不会改变这个数量:因为如果数量变化了,那么所有之前路由值都会无效,文档也再也找不到了。...存储原理 上面介绍了ES内部索引写处理流程,这个流程是ES内存中执行,数据被分配到特定分片和副本之后,最终是存储到磁盘上,这样断电时候就不会丢失数据。具体存储路径可在配置文件..

49220

Elasticsearch详解

先说说 Lucene 通过对生活中数据类型作了一个简短了解之后,我们知道关系型数据库 SQL 检索是处理不了这种非结构化数据。...此时集群状态将会为 Yellow。 为什么我们集群状态是 Yellow 不是 Green ?...讲解动态映射和静态映射使用前,我们先来了解下 ES 中数据有哪些字段类型?之后我们再讲解为什么我们创建索引时需要建立静态映射不使用动态映射。...写索引是只能写在主分片上,然后同步到副本分片。这里有四个主分片,一条数据 ES 是根据什么规则写到特定分片上? 这条索引数据为什么被写到 S0 上不写到 S1 或 S2 上?...存储原理 上面介绍了 ES 内部索引写处理流程,这个流程是 ES 内存中执行,数据被分配到特定分片和副本之后,最终是存储到磁盘上,这样断电时候就不会丢失数据。

37010

NumPy 基础知识 :1~5

许多方面,为 NumPy 数组建立索引与为列表或元组建立索引非常相似。 存在一些差异,随着我们进行,这些差异将变得显而易见。...它们称为副本和视图:您可以直接从数组访问元素,也可以创建仅包含访问元素数组副本。 由于视图是原始数组引用( Python 中,所有变量都是引用),因此修改视图也将修改原始数组。...通常,切片数组创建一个视图,进行索引创建一个副本。 让我们通过一些代码片段研究这些差异。 首先,让我们创建一个随机100x10数组。...两个函数性能上差异是np.flatten()从原始数组创建副本np.ravel()只是更改视图(如果您不记得副本和视图之间区别,请回到第 2 章, “NumPy ndarray对象”)。...虽然默认情况下ndarray反转尺寸不是对轴进行置换(矩阵始终对轴进行置换),但这是ndarray中完成一项巨大性能改进技巧。

5.6K10

Python-Numpy数组计算

2、NumPy主要功能:  ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间无需循环整组数据进行快速运算数学函数*读写磁盘数据工具以及用于操作内存映射文件工具*线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能...切片 array.copy()                        得到ndarray副本不是视图 array [a] [b]=array [ a, b ]        两者等价 name...索引,只索取为True部分,去掉False部分 通过布尔型索引选取数组中数据,将总是创建数据副本。...,切片数组上修改影响原数组。   ...答案:a[a>5]   原理:     a>5会对a中每一个元素进行判断,返回一个布尔数组     布尔型索引:将同样大小布尔数组传进索引返回一个由所有True对应位置元素数组  问题2:给一个数组

2.4K40

Elasticsearch 集群故障排查及修复指南

如果集群中某个节点发生故障,则在修复该节点之前,某些数据可能不可用; 红色状态:表示存在一个或多个主分片未分配,因此某些数据不可用。集群启动期间,伴随着主分片分配过程,这可能短暂发生。...我们要做工作是:手动查找或修复这些未分配主分片,否则一旦索引数据丢失,只能从快照或原始源数据中重新创建索引。 2、定位红色或黄色索引 2.1 第一步:确定你所知道主要问题。...如果你是集群运维人员,当集群出故障之后,你看到或者监控到是集群健康状态变化,你还能看到日志,大致知道业务层面在做什么操作导致,但是,还是强烈建议你结合你判定结果和开发人员进行业务层面的确认和推敲,以辅助定位问题所在...2.3 第三步:查看有问题分片以及原因。 这与索引列表有关,但是索引列表只会告诉你哪些索引存在问题,现在还需要我们根据索引列表形成问题列表。...需要结合 2.3 返回结果下面的 _cluster/allocation/explain API 参数进行修改。

2.9K11

NumPy:Python科学计算基础包

ufunc是能够对数组进行处理函数,这些标准数学函数整个数组数据进行快速运算,且不需要编写循环。...如果这个时候,需要进行大量运算,我们不妨将list列表转换为numpy数组进行计算。...那么通过(stop-start+1)/num,就算出了这些数据步长,每个数据依次加减这个步长就是2边数据。 不需要像arange取指定步长,linspace函数自己计算出来。...Numpy改变维度函数如下表所示: 函数 意义 nd.reshape 将向量nd维度进行改变,不修改向量本身 nd.resize 将向量nd维度进行改变,修改向量本身 nd.T 将向量nd进行转置...,但没有任何影响 nd.transpose 高维矩阵进行轴对换 示例代码如下所示: # 改变向量维度 nd = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) print

24530

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券