今天小编就为大家分享一篇基于numpy中数组元素的切片复制方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
代码1：
#!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5] print(slice_data) slice_data[0] = 123 print(slice_data) print(arr1)
类似的代码之前应用过，简单看了一下numpy中的数组切片。
程序的执行结果如下：
In [2]: %run exp01.py [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [3 4] [123 4] [ 0 1 2 123 4 5 6 7 8 9]
由此得出来的结论是：切片后的变量与原始的数据共享同一数据存储。而这种特点是专门针对大数据的处理而定制的。然而，在日常的使用中总有需要对数据进行拷贝的时候，此时需要的便是显式的数据复制操作。
程序修改如下：
#!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5].copy() print(slice_data) slice_data[0] = 123 print(slice_data) print(arr1)
程序的执行结果如下：
In [3]: %run exp01.py [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [3 4] [123 4] [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
由上面的结果可以看出，通过切片后复制操作来源gaodaimacom搞#代%码网生成的新的数据对象的操作与原始的数据是独立的。新的数据对象的变化并不会影响到原始数据的信息。
以上就是基于numpy中数组元素的切片复制方法的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
搞代码网（gaodaima.com）提供的所有资源部分来自互联网，如果有侵犯您的版权或其他权益，请说明详细缘由并提供版权或权益证明然后发送到邮箱[email protected]，我们会在看到邮件的第一时间内为您处理，或直接联系QQ：872152909。本网站采用BY-NC-SA协议进行授权
转载请注明原文链接：基于numpy中数组元素的切片复制方法
转载请注明原文链接：基于numpy中数组元素的切片复制方法
