目录Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？1.深拷贝--np.copy()深拷贝的特点：2.浅拷贝浅拷贝的特点：3.视图view()Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？所谓拷贝，就是赋值。把一个变量赋给另外一个变量，就是把变量的内容进行拷贝。把一个对象的值赋给另外一个对象，就是把一个对象拷贝一份。1.深拷贝--np.copy()通过”深拷贝“得到的变量互不干扰，其中一个变量的值改
拷贝、浅拷贝、深拷贝拷贝： 从原始数据复制一份出来，当复制成功后，这两份数据都是相互独立的，即修改任意一份数据都不会影响另一份数据。浅拷贝： 浅拷贝就是只是拷贝最外层的类型，简单来讲就是拷贝了引用，并没有拷贝内容.深拷贝： 对于一个对象所有层次的拷贝（递归拷贝）浅拷贝会在内存中产生一个不同的对象，但是由于拷贝的是父对象，子对象并没有拷贝，所以浅拷贝会存在共享内存的情况。实际上，numpy中的视图就
深拷贝与浅拷贝浅拷贝:只拷贝了一个地址,即和原变量指向同一个地址空间深拷贝:复制了原变脸指向空间里的内容,并开辟了新的空间所有的等号赋值是浅拷贝深拷贝需要用到copy模块深拷贝举例:import copy
a = [1, 2, 3, 4]
b = copy.deepcopy(a)
print("a == b", a == b)
print("a is b", a is b)out:a == b
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2023-07-05 21:10:43
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深拷贝和浅拷贝 不拷贝： 如果只是简单的赋值，那么不会进行拷贝。 import numpy as np a= np.arange(10) print(a) b = a #赋值,对相同数值进行不同命名， print(b) print(b is a) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 ...
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2021-09-23 11:57:00
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【代码】numpy@浅拷贝和深拷贝。
原创
2023-03-25 11:59:09
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一、Numpy1.数组的拷贝（1）不拷贝（2）View或者浅拷贝（3）深拷贝# 堆区相当于硬盘，比栈区大，运行没有栈区快，一般把数据存放在堆区。
# 栈区相当于内存，比堆区要小，但是运行比较快，一般存放地址的名字。
# 拷贝：深浅栈区内存是不一样的，但是浅拷贝堆区内存一样，深拷贝堆区内存不一样
# 不拷贝：栈区、堆区内存都是一样的，只是定义了不同的名字
import numpy as np
a =
numpy copy分为三种，no copy，shallow copy or view,deep copy三种。 1 无拷贝 简单的复制操作不会产生对象的复制操作。 1 import numpy as np 2 a = np.arange(12) 3 b=a #对象复制,a,b地址一样 4 b.sh
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2019-09-27 17:17:00
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当对数组进行运算和操作时，其数据有时会被拷贝到一个新的数组而有时又不会拷贝。这一点常常对刚使用Num
原创
2022-09-09 00:43:09
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1. 引言深拷贝和浅拷贝是Python中重要的概念，本文重点介绍在NumPy中深拷贝和浅拷贝相关操作的定义和背后的原理。闲话少说，我们直接开始吧！2. 浅拷贝2.1 问题引入我们来举个栗子，如下所示我们有两个数组a和b，样例代码如下：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = aprint('a =', a)print('b =', b)输出如下：a
原创
2022-04-13 21:29:02
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3图
切片（slicing）操作Numpy中的多维数据的切片操作和Python中对于list的切片操作是一样的。参数由start，stop，step三个部分构成。import numpy as np
arr = np.arange(12)
print 'array is:', arr
slice_one = arr[:4]
print 'slice begins at 0 and ends at 4
python机器学习库numpy 13、数组拷贝 一、总结 一句话总结： numpy的copy方法是浅拷贝，numpy实现深度拷贝，可以用copy库的deepcopy方法 2、浅拷贝 a = np.arange(4) # b = a.copy() b = np.copy(a) print(a) pr
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2020-08-30 13:06:00
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= 的赋值方式会带有关联性首先 import numpy 并建立变量, 给变量赋值。import numpy as npa = np.arange(4)# array([0, 1, 2, 3])b = ac
原创
2022-06-16 21:16:03
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python中的拷贝模块copy数据类型中的copy方法都是引用copy模块中的copy方法，这个方法是浅拷贝；copy模块还有一个深拷贝deepcopyimport copy#浅拷贝copy.copy()#深拷贝copy.deepcopy()#赋值=我们可以将python中的数据类型分为两种：1.字符串和数字对于字符串和数字类型，在创建的时候内存就会开辟一个内存池，无论使用赋值、浅拷贝、深拷贝都
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2023-06-26 13:47:19
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一、python NumPy教程1.简介NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。2.NumPy Ndarray对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。（可以用来组织矩阵）1）创建Nda
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2023-08-28 15:56:48
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你真得理解 python 的浅拷贝和深拷贝吗？ 为了让一个对象发生改变时不对原对象产生副作用，此时，需要一份这个对象的拷贝，python 提供了 copy 机制来完成这样的任务，对应的模块是 copy。浅拷贝:shadow copy在 copy 模块中，有 copy 函数可以完成浅拷贝。from copy import copy在 python 中
numpy中matmul的使用简介： numpy.matmul 函数返回两个数组的矩阵乘积。当两个数组都是二维数组的时候，就是数学上的两个矩阵的乘积。例如：import numpy.matlib
import numpy as np
a = [[1,0],[0,1]]
b = [[4,1],[2,2]]
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2023-06-20 16:14:06
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一.什么是浅拷贝和深拷贝 浅拷贝和深拷贝在Python中的对象参数传递中是一个非常重要的概念。 浅拷贝是不拷贝子对象的内容，只拷贝子对象的引用。深拷贝是连子对象的内存也全部拷贝一份，对子对象的修改不修改源对象。 这样说起来还是非常的抽象，我
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2023-06-16 10:10:02
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Python中的浅拷贝、深拷贝1、定义赋值：Python中赋值语句总是创建对象的引用，而不是复制对象。因此，Python中的变量更像是指针，而不是数据储存区域。当把值赋给另一个变量的时候，Python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。拷贝：在业务中有时我们需要复制一个对象，但是又不想对原对象产生副作用，那就不能通过赋值给新变量来解决了(赋值不是拷贝一个对象)。浅拷贝（Shallow
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2023-08-16 11:42:50
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本章目录1.拷贝概念1.2 相关知识点2.浅拷贝概念3.浅拷贝演示4.深拷贝概念5.深拷贝演示 1.拷贝概念如果各位捧场的读者老爷对python中‘’is‘’和‘’==‘’运算符的概念如我一样有些许了解的话，那应该知道当我们在将一个变量赋予另一个变量如“a = b ”时，如果b的值在小整型缓存区（-5~256）内，那么所谓的将b值赋值给a就只是引用同一个内存数据罢了。深拷贝浅拷贝有点类似于这个，
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2023-08-08 12:36:27
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（1）字典直接赋值给变量#!/usr/bin/env python3
dct = {"key1":"小白","key2":"小黑"}
dct_1 = dct
dct_1['key2'] = "小灰"
print(dct) # {'key1': '小白', 'key2': '小灰'}你会发现这种赋值方式，dct_1改变后，dct也跟着改变。这是因为字典赋值是引用性赋值，赋的是地址。（2）dict.c
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2023-06-20 23:00:54
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