numpy教程：numpy中赋值和复制

在 Numpy 中，赋值和复制的区别在于，赋值（直接使用 = 操作符）只是创建了对原始数组的一个引用，而 复制（使用 copy() 方法）会创建一个新的数组，独立于原数组。

让我们通过代码来解释这一点。

示例代码：

import numpy as np

tang_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 赋值：tang_array2 是 tang_array 的引用
tang_array2 = tang_array
tang_array2[1, 1] = 10

# 打印结果
print("tang_array2:\n", tang_array2)
print("tang_array:\n", tang_array)

# 复制：tang_array3 是 tang_array 的独立副本
tang_array3 = tang_array.copy()
tang_array3[1, 1] = 1000

# 打印结果
print("tang_array3:\n", tang_array3)
print("tang_array:\n", tang_array)

输出结果：

tang_array2:
 [[ 1  2  3]
 [ 4 10  6]
 [ 7  8  9]]

tang_array:
 [[ 1  2  3]
 [ 4 10  6]
 [ 7  8  9]]

tang_array3:
 [[   1    2    3]
 [   4 1000    6]
 [   7    8    9]]

tang_array:
 [[ 1  2  3]
 [ 4 10  6]
 [ 7  8  9]]

解析：

1. 赋值（tang_array2 = tang_array）：

   • tang_array2 并没有创建一个新的数组，而是 tang_array 的一个引用，它们指向同一个内存地址。
   • 当我们修改 tang_array2[1,1]，tang_array 也会同步变化，因为它们共享同一块内存空间。

2. 复制（tang_array3 = tang_array.copy()）：

   • tang_array3 创建了 tang_array 的一个独立副本，二者完全独立，修改 tang_array3 并不会影响 tang_array。
   • 当我们修改 tang_array3[1,1] 时，tang_array 保持不变。

总结：

• 赋值：仅仅创建了对同一数组的一个新引用，修改任何一个都会影响另一个。
• 复制：创建了一个新的、独立的数组，修改副本不会影响原始数组。

原文地址：https://blog.csdn.net/sunyuhua_keyboard/article/details/142988110

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