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2.5深拷贝和浅拷贝

2.5深拷贝和浅拷贝

作者: 麦冬花儿 | 来源:发表于2022-01-25 18:43 被阅读0次

深拷贝和浅拷贝

在操作数组的时候,它们的数据有时候拷贝进一个新的数组,有时候又不是。这经常是初学者感到困惑。下面有三种情况:

不拷贝:

如果只是简单的赋值,那么不会进行拷贝。示例代码如下:

a = np.arange(12)
b = a #这种情况不会进行拷贝
print(b is a) #返回True,说明b和a是相同的

View或者浅拷贝:

有些情况,会进行变量的拷贝,但是他们所指向的内存空间都是一样的,那么这种情况叫做浅拷贝,或者叫做View(视图)。比如以下代码:

a = np.arange(12)
c = a.view()
print(c is a) #返回False,说明c和a是两个不同的变量
c[0] = 100
print(a[0]) #打印100,说明对c上的改变,会影响a上面的值,说明他们指向的内存空间还是一样的,这种叫做浅拷贝,或者说是view

a.copy或深拷贝:

将之前数据完完整整的拷贝一份放到另外一块内存空间中,这样就是两个完全不同的值了。示例代码如下:

a = np.arange(12)
d = a.copy()
print(d is a) #返回False,说明d和a是两个不同的变量
d[0] = 100
print(a[0]) #打印0,说明d和a指向的内存空间完全不同了。

例子:
像之前讲到的flatten和ravel就是这种情况,ravel返回的就是View,而flatten返回的就是深拷贝。


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