NumPy 副本和视图
副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。
视图是数据的一个别称或引用,通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改,它会影响到原始数据,物理内存在同一位置。
视图一般发生在:
- 1、numpy 的切片操作返回原数据的视图。
- 2、调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图。
副本一般发生在:
- Python 序列的切片操作,调用deepCopy()函数。
- 调用 ndarray 的 copy() 函数产生一个副本。
无复制
简单的赋值不会创建数组对象的副本。 相反,它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 Python 对象的通用标识符,类似于 C 中的指针。
此外,一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。 例如,一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状。
实例
import numpy as np
a = np.arange(6)
print ('我们的数组是:')
print (a)
print ('调用 id() 函数:')
print (id(a))
print ('a 赋值给 b:')
b = a
print (b)
print ('b 拥有相同 id():')
print (id(b))
print ('修改 b 的形状:')
b.shape = 3,2
print (b)
print ('a 的形状也修改了:')
print (a)
输出结果为:
我们的数组是: [0 1 2 3 4 5] 调用 id() 函数: 4349302224 a 赋值给 b: [0 1 2 3 4 5] b 拥有相同 id(): 4349302224 修改 b 的形状: [[0 1] [2 3] [4 5]] a 的形状也修改了: [[0 1] [2 3] [4 5]]
视图或浅拷贝
ndarray.view() 方会创建一个新的数组对象,该方法创建的新数组的维数更改不会更改原始数据的维数。
实例
import numpy as np
# 最开始 a 是个 3X2 的数组
a = np.arange(6).reshape(3,2)
print ('数组 a:')
print (a)
print ('创建 a 的视图:')
b = a.view()
print (b)
print ('两个数组的 id() 不同:')
print ('a 的 id():')
print (id(a))
print ('b 的 id():' )
print (id(b))
# 修改 b 的形状,并不会修改 a
b.shape = 2,3
print ('b 的形状:')
print (b)
print ('a 的形状:')
print (a)
输出结果为:
数组 a: [[0 1] [2 3] [4 5]] 创建 a 的视图: [[0 1] [2 3] [4 5]] 两个数组的 id() 不同: a 的 id(): 4314786992 b 的 id(): 4315171296 b 的形状: [[0 1 2] [3 4 5]] a 的形状: [[0 1] [2 3] [4 5]]
使用切片创建视图修改数据会影响到原始数组:
实例
import numpy as np
arr = np.arange(12)
print ('我们的数组:')
print (arr)
print ('创建切片:')
a=arr[3:]
b=arr[3:]
a[1]=123
b[2]=234
print(arr)
print(id(a),id(b),id(arr[3:]))
输出结果为:
我们的数组: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] 创建切片: [ 0 1 2 3 123 234 6 7 8 9 10 11] 4545878416 4545878496 4545878576
变量 a,b 都是 arr 的一部分视图,对视图的修改会直接反映到原数据中。但是我们观察 a,b 的 id,他们是不同的,也就是说,视图虽然指向原数据,但是他们和赋值引用还是有区别的。
副本或深拷贝
ndarray.copy() 函数创建一个副本。 对副本数据进行修改,不会影响到原始数据,它们物理内存不在同一位置。
实例
import numpy as np
a = np.array([[10,10], [2,3], [4,5]])
print ('数组 a:')
print (a)
print ('创建 a 的深层副本:')
b = a.copy()
print ('数组 b:')
print (b)
# b 与 a 不共享任何内容
print ('我们能够写入 b 来写入 a 吗?')
print (b is a)
print ('修改 b 的内容:')
b[0,0] = 100
print ('修改后的数组 b:')
print (b)
print ('a 保持不变:')
print (a)
输出结果为:
数组 a: [[10 10] [ 2 3] [ 4 5]] 创建 a 的深层副本: 数组 b: [[10 10] [ 2 3] [ 4 5]] 我们能够写入 b 来写入 a 吗? False 修改 b 的内容: 修改后的数组 b: [[100 10] [ 2 3] [ 4 5]] a 保持不变: [[10 10] [ 2 3] [ 4 5]]
BDD
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Python 中 list 的拷贝与 numpy 的 array 的拷贝
1.python中列表list的拷贝,会有什么需要注意的呢?
Python 变量名相当于标签名。
list2=list1 直接赋值,实质上指向的是同一个内存值。任意一个变量 list1(或list2)发生改变,都会影响另一个 list2(或list1)。
例如:
而 list3 和 list4 是通过切片对 list1 的复制操作,分别指向了新的值。任意改变 list3 或 list4 的值,不会影响其他。
2.要使用 ndarray 类型的数组,需要 from numpy import * 引用工具包 numpy。
而对 ndarray 类型的数据进行拷贝时,跟 list 类型有一点区别。
数组切片是原始数组的视图,这意味着数据不会被复制,视图上的任何修改都会被直接反映到源数组上。
array1, array2, array3, array4 实际指向同一个内存值,任意修改其中的一个变量,其他变量值都会被修改。
若想要得到的是 ndarray 切片的一份副本而非视图,就需要显式的进行复制操作函数 copy()。
例如:
那么,修改 array5 或 array6,就不会影响 array1。
BDD
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longbiscuit
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得到:
可以看到,改变 a 后,b 的值也跟着变了,这是为什么呢?
实际上,变量 a 中并没有存储任何的值,它只是指向了一个内存地址,而这个地址里存储着 array 具体的内容,当把a赋值给b的时候,实际上是把 a 指向内存中某对象的链接赋给了 b,也就是说,现在 a 和 b 都指向了同一个对象。
因此,在改变了内存中 array 的值后,而 a 与 b 都引用了该 array 对象,所以都一起发生了变化。
这种将内存引用赋值给另一个变量的操作叫做浅拷贝。
那什么是深拷贝呢,其实就是在赋值的时候,不把同一个内存对象的引用赋值给另一个变量,令两个变量所指向的对象不一样,更改值的时候不相互影响,这种操作就是深拷贝。
longbiscuit
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