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这篇文章主要介绍了python numpy数组复制使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
在使用python时我们经常会处理数组,有的时候是复制有的时候不是,这里也是初学者最容易误解的地方,简单讲,可以分为下面三种情况:
不是复制的情况(No Copy at All)
import numpy as np a = np.arange(12) #a为一个序列 b = a #没有创建新的对象 print('a的shape为:', a.shape) # 输出a的尺寸 print('b是a吗?', b is a) #ab 为同一个对象的两个名字 b.shape = 3, 4 #将b的shape改变 print('a的shape变为:', a.shape) #a的shanpe也跟着改变了
输出结果
a的shape为: (12,) b是a吗? True a的shape变为: (3, 4)
查看或浅复制(View or Shallow Copy)
不同的数组对象可以分型相同的数据,view方法创建一个与原来数组相同的新对象
a = np.arange(12) c = a.view() # 建立一个和a一样的c print('c未改变时a的shape为:', a.shape) # 输出a的尺寸 print('c是a吗?', c is a) print('c 是以a为基础建立的吗', c.base is a) c.shape = 3, 4 print('c改变后a的shape为:', a.shape)
输出结果:
c是a吗? False c 是以a为基础建立的吗 True a的shape为: (12,) a的shape为: (12,)
深复制(Deep Copy)
这个时候d是a的复制,只是单纯的复制,两者没有一点关系
a = np.arange(12) d = a.copy() # 建立一个和a一样的c print('d是a吗?', d is a) print('d是以a为基础建立的吗', d.base is a)
输出结果:
d是a吗? False d是以a为基础建立的吗 False
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年01月04日
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