NumPy 数组复制与视图详解

在 NumPy 中，数组的复制和视图是重要的概念，它们在操作数组时起着关键作用。在这个详细解释中，我们将介绍 NumPy 中数组复制和视图的概念，以及如何正确地使用它们。

1. 数组复制

数组复制是指创建数组的完整副本，包括其数据和属性。在 NumPy 中，数组的复制可以通过多种方式实现。

使用numpy.copy()

numpy.copy() 函数用于创建数组的完整副本。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr_copy = np.copy(arr)

使用切片

通过切片操作也可以创建数组的副本。

arr_slice = arr[:]

2. 数组视图

数组视图是指共享相同数据的不同数组对象。在 NumPy 中，数组视图可以通过切片、布尔索引、以及转置等操作实现。

使用切片

arr_view = arr[1:]

使用布尔索引

bool_indices = arr > 1
arr_view_bool = arr[bool_indices]

使用转置

arr_view_transpose = arr.T

3. 确定数组是否是副本或视图

可以通过比较数组的 base 属性来确定数组是否是副本还是视图。

arr_base = arr.base

如果 base 属性为 None，则表示数组是副本；如果 base 属性指向另一个数组，则表示数组是视图。

4. 小结

在这个解释中，我们介绍了 NumPy 中数组复制和视图的概念。数组复制创建数组的完整副本，而数组视图则共享相同的数据。可以使用 numpy.copy() 函数来创建数组的副本，也可以使用切片、布尔索引、转置等操作来创建数组的视图。正确理解和使用数组复制和视图是 NumPy 中进行数组操作的重要步骤。

原文链接：codingdict.net