NumPy 副本和视图学习笔记

1. 副本和视图

在 NumPy 中，我们可以通过复制数组来创建新的数组，这个新的数组被称为副本（copy）。同时，在某些情况下，只是返回了一个与原始数组共享数据存储区域的新数组，这个新数组被称为视图（view）。

1.1 副本

副本是一个新的数组对象，它与原始数组的数据不共享。这意味着，如果我们更改副本中的数据，原始数组不会受到影响。我们可以使用.copy()方法来创建一个副本。

pythonCopy Code
import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建副本
arr_copy = arr.copy()

# 修改副本
arr_copy[0] = 10

# 查看原始数组和副本
print("原始数组：", arr)
print("副本：", arr_copy)

输出结果为：

Copy Code
原始数组： [1 2 3 4 5]
副本： [10  2  3  4  5]

1.2 视图

视图是一个新的数组对象，它与原始数组共享相同的数据存储区域。这意味着，如果我们更改视图中的数据，原始数组也会受到影响。我们可以使用切片操作来创建一个视图。

pythonCopy Code
import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建视图
arr_view = arr[1:4]

# 修改视图
arr_view[0] = 10

# 查看原始数组和视图
print("原始数组：", arr)
print("视图：", arr_view)

输出结果为：

Copy Code
原始数组： [ 1 10  3  4  5]
视图： [10  3  4]

2. 实例

下面是一个使用副本和视图的示例，在这个示例中，我们将创建一个 NumPy 数组，并使用副本和视图来对该数组进行修改。

pythonCopy Code
import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建副本
arr_copy = arr.copy()

# 创建视图
arr_view = arr[:, 0]

# 修改副本和视图
arr_copy[0, 0] = 10
arr_view[1] = 20

# 查看原始数组、副本和视图
print("原始数组：\n", arr)
print("副本：\n", arr_copy)
print("视图：\n", arr_view)

输出结果为：

Copy Code
原始数组：
 [[ 1  2]
  [ 3 20]
  [ 5  6]]
副本：
 [[10  2]
  [ 3  4]
  [ 5  6]]
视图：
 [ 1 20  5]

从输出结果中，我们可以看到：

• 原始数组被修改了，因为视图与原始数组共享数据存储区域。
• 副本未受到影响，因为副本与原始数组的数据不共享。