np.copy使用示例
时间: 2023-06-04 17:08:18 浏览: 83
可以参考以下示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 使用np.copy函数复制数组
arr2 = np.copy(arr1)
# 对arr2进行修改
arr2[0][0] = 100
# 分别输出arr1和arr2
print(arr1)
print(arr2)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[100 2 3]
[ 4 5 6]]
```
从结果中可以看出,np.copy函数可以复制一个数组,复制后的数组是独立的,对其进行修改不会影响原数组。
相关问题
np.ndarray.copy
`np.ndarray.copy` 是 NumPy 库中的一个方法,用于创建一个数组的副本。该方法返回一个新的数组,其中包含原始数组的数据副本。副本数组具有与原始数组相同的数据类型和形状,但是它们是不同的对象,它们的数据和内存位置都是独立的。
下面是一个简单的示例,演示如何使用 `np.ndarray.copy` 方法:
``` python
import numpy as np
# 创建一个原始数组
arr = np.array([1, 2, 3])
# 创建一个副本数组
arr_copy = arr.copy()
# 修改副本数组的值
arr_copy[0] = 4
# 打印原始数组和副本数组
print("原始数组:", arr) # 输出 [1 2 3]
print("副本数组:", arr_copy) # 输出 [4 2 3]
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个名为 `arr` 的原始数组,它包含 1、2 和 3 三个元素。接下来,我们使用 `np.ndarray.copy` 方法创建了一个名为 `arr_copy` 的副本数组,它的值与原始数组相同。然后,我们修改了副本数组中的第一个元素为 4。最后,我们分别打印了原始数组和副本数组,可以看到它们的值已经不同了。
def draw_line(zeroArray, C): notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0] deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1] notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0])) '划线操作' lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow) lineListColumn = deletaZeroColumn findMin = np.copy(C) findMin[lineListRow, :] = 100000 findMin[:, lineListColumn] = 100000 minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape) C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]] for i in notZeroRow: negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0] if negatives.size > 0: C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]] return C 添加注释
以下是给上述代码添加注释的示例:
```python
def draw_line(zeroArray, C):
# 找出没有独立零元素的行
notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0]
# 找出非独立零元素的列
deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1]
# 将具有独立零元素的行和非独立零元素的列合并
notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0]))
'划线操作'
# 找出需要划线的行
lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow)
# 找出需要划线的列
lineListColumn = deletaZeroColumn
# 创建C的副本并将需要划线的部分设为一个极大数
findMin = np.copy(C)
findMin[lineListRow, :] = 100000
findMin[:, lineListColumn] = 100000
# 找到需要减去的最小值的索引
minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape)
# 在具有独立零元素的行上减去最小值
C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]]
# 消除负数元素
for i in notZeroRow:
negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0]
if negatives.size > 0:
C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]]
return C
```
注释解释了每个步骤的目的和操作,使代码更易读和理解。这样其他开发人员在阅读或维护代码时,能够更清楚地了解代码的逻辑和功能。