NumPy学习(索引和切片,合并,分割,copy与deep copy) 目录 索引和切片 合并 分割 copy与deep copy 索引和切片 通过索引和切片可以访问以及修改数组元素的值 一维数组 程序示例 import numpy as np #索引与切片 array=np.arange(3,15) print(array) print(array[3])#数组下标为3的元素 print('\n') print(array[1:3])#取从下标1到下标3,不包括下标3 print(array[…

Shallow copy and Deep copy 第一部分: 一.来自wikipidia的解释: Shallow copy One method of copying an object is the shallow copy. In that case a new object B is created, and the fields values of A are copied over to B. This is also known as a field-by-field copy,…

今天在写代码的时候遇到一个奇葩的问题,问题描述如下: 代码中声明了一个list,将list作为参数传入了function1()中,在function1()中对list进行了del()即删除了一个元素. 而function2()也把list作为参数传入使用,在调用完function1()之后再调用function2()就出现了问题,list中的值已经被改变了,就出现了bug. 直接上代码: list = [0, 1, 2, 3, 4, 5] def function1(list): del lis…

索引和切片 一维数组 一维数组很简单,基本和列表一致. 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改). 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要进行显式的复制,从而得到它的副本(.copy()). import numpy as np #导入numpy arr = np.arange(10) #类似于list的range() arr Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[4] #索引(注意是从…

numpy基本的索引和切片 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,555,666,888,10]) arr array([ 1, 2, 3, 555, 666, 888, 10]) # 数组的切片是不会复制,任何视图上的修改都会直接修改源数组 arr[1:5] array([ 2, 3, 555, 666]) # 广播 将一个标量赋值给一个切片时,自动传播到整个选区 arr[1:5] = 12 # 源数据改变 arr array([ 1, 12, 12…

本文属原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/robinjava77/p/5481874.html   (Robin) Student package base; import java.io.Serializable; /** * Created by robin on 2016/5/11. * * @author robin */ public class Student implements Cloneable,Serializable{ private Str…

写在前面 其实看了这么多,总结一个结论: 拷贝的初衷的目的就是为了:修改原来的对象不能影响到拷贝出来得对象 && 修改拷贝出来的对象也不能影响到原来的对象 所以,如果原来对象就是immutable的,然后用使用copy,生成的对象也还是immutable的,原来和现在的对象都是不可变的,所以就没有必要单独在内存中开辟存储空间,既生成新的对象了.所以这样生成的叫浅拷贝(shallow copy). -----------------------------------------------…

https://blog.csdn.net/qq_32907349/article/details/52190796 加上crossin公众号上的可变对象与不可变对象 a=[1,2,3,[4]] b=a "="是在[1,2,3,4]这个内存盒子上贴标签 copy是在复制了内存的指向,列表内部的指向没有复制 deep.copy是复制了不可变对象的内存的指向,而对嵌套的列表,是复制了被嵌套的列表中每个元素的指向…

import numpy as np # 基础属性 array = np.array([[[1,2,3], [0,0,1]], [[1,2,3], [0,0,1]]], dtype = np.int64) print(array) print(array.ndim) # number of dim print(array.shape) # shape print(array.size) # number of elements print(array.dtype) # 创建array a = n…

Python Copy: 在Python语言中,分为浅拷贝和深拷贝两种形式,也就是官方文档中的Shadow copy和Deep copy.在对简单的对象(object)进行复制时,两者没有区别,如下面的代码所示: #简单对象的浅copy和深copy对比 import copy list1 = [1,2,3,4,5] #浅复制 Shadow_copy_list1 = copy.copy(list1) print(list1) #[1, 2, 3, 4, 5] print(Shadow_copy_l…