ndarray.copy()
时间: 2024-04-28 14:16:26 浏览: 9
`ndarray.copy()`是NumPy中的一个函数,用于创建一个数组的副本。它返回一个新的数组,该数组与原始数组具有相同的数据,但是在内存中是独立的。这意味着对副本的修改不会影响原始数组。
使用`ndarray.copy()`函数可以实现深拷贝,即创建一个完全独立的数组对象。下面是`ndarray.copy()`函数的使用示例:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = arr1.copy()
arr2[0] = 10
print(arr1) # 输出:[1 2 3 4 5]
print(arr2) # 输出:[10 2 3 4 5]
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个原始数组`arr1`,然后使用`arr1.copy()`创建了一个副本`arr2`。接着,我们修改了`arr2`的第一个元素为10,但是原始数组`arr1`并没有受到影响。
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。
numpy中ndarray的全部用法
1. 创建ndarray数组:
np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.full()、np.arange()、np.linspace()、np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()
2. 数组属性:
ndarray.shape、ndarray.dtype、ndarray.ndim、ndarray.size、ndarray.itemsize、ndarray.nbytes
3. 数组索引和切片:
ndarray[index]、ndarray[start:end]、ndarray[start:end:step]、ndarray[condition]、ndarray[condition][condition]、ndarray[condition & condition]、ndarray[condition | condition]
4. 数组运算:
ndarray +、ndarray -、ndarray *、ndarray /、ndarray //、ndarray %、ndarray **、ndarray +=、ndarray -=、ndarray *=、ndarray /=、ndarray //=、ndarray %=、ndarray **=
5. 数组函数:
np.sort()、np.argsort()、np.concatenate()、np.split()、np.vstack()、np.hstack()、np.transpose()、np.dot()、np.sum()、np.mean()、np.std()、np.max()、np.min()、np.exp()、np.log()、np.power()、np.clip()、np.where()、np.unique()、np.save()、np.load()、np.savetxt()、np.loadtxt()
6. 数组广播:
ndarray + scalar、ndarray + ndarray、ndarray * scalar、ndarray * ndarray
7. 数组复制:
ndarray.copy()、ndarray.view()、ndarray.ravel()、ndarray.flatten()、ndarray.resize()、ndarray.transpose()、ndarray.swapaxes()、ndarray.squeeze()、ndarray.repeat()
8. 数组比较:
ndarray ==、ndarray !=、ndarray >、ndarray >=、ndarray <、ndarray <=、np.array_equal()
9. 数组逻辑:
np.logical_and()、np.logical_or()、np.logical_not()、np.logical_xor()
10. 数组迭代:
for i in ndarray:、ndarray.flat、ndarray.flatten()、np.nditer()