NumPy 数组复制与视图详解

NumPy 数组的复制与视图

NumPy 数组的复制和视图是两种不同的方式来创建新数组，它们之间存在着紧张的区别。
复制

复制 会创建一个包罗原始数组雷同元素的新数组，但这两个数组拥有独立的内存空间。这意味着对复制进行的任何更改都不会影响原始数组，反之亦然。
创建副本可以使用以下方法：
arr.copy()：创建一个新的数组，该数组包罗与原始数组雷同元素的副本。
np.array(arr)：将数组转换为新的 NumPy 数组。
arr[:]：使用切片创建整个数组的副本。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
5. # 创建副本
6. copy = arr.copy()
8. # 修改副本
9. copy[2] = 100
11. # 打印原始数组和副本
12. print(arr)
13. print(copy)

复制代码

输出：

1. [ 1  2  3  4  5]
2. [ 1  2 100  4  5]

复制代码

视图

视图 是对原始数组数据的引用，不拥有独立的内存空间。这意味着对视图进行的任何更改都会直接反映在原始数组中，反之亦然。
创建视图可以使用以下方法：
arr.view()：创建一个新的数组，该数组是原始数组数据的视图。
arr[start:end]：使用切片创建原始数组的视图。
arr.reshape()：改变数组的形状，但不改变底层数据。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
5. # 创建视图
6. view = arr.view()
8. # 修改视图
9. view[2] = 100
11. # 打印原始数组和视图
12. print(arr)
13. print(view)

复制代码

输出：

1. [ 1  2 100  4  5]
2. [ 1  2 100  4  5]

复制代码

查抄数组是否拥有数据

我们可以使用 arr.base 属性来查抄数组是否拥有其数据。如果 arr.base 为 None，则数组拥有自己的数据，否则它是一个视图。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
5. copy = arr.copy()
6. view = arr.view()
8. print(copy.base)  # None
9. print(view.base)  # <ndarray object at 0x00000222588287E0>

复制代码

训练

使用以下代码创建数组 arr：

1. import numpy as np
3. arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

复制代码

并使用以下方法创建 arr 的副本：
arr.copy()
np.array(arr)
arr[:]
在每个方法之后，打印原始数组和副本，并验证它们是否相等。
在批评中分享您的代码和效果。
Sure, here is the requested Markdown formatted content:
获取数组的形状

NumPy 数组的形状描述了数组中元素的构造方式，并由包罗每个维度中元素数量的元组表示。
获取数组形状

可以使用 arr.shape 属性获取 NumPy 数组的形状。它返回一个元组，此中每个元素表示相应维度的长度。
示例：

1. import numpy as np
3. # 创建一个二维数组
4. arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
6. # 获取数组形状
7. print(arr.shape)

复制代码

输出：

1. (2, 3)

复制代码

这意味着数组包罗 2 行和 3 列。
形状元组的含义

形状元组中的每个元素表示相应维度的长度。比方，如果形状为 (2, 3, 4)，则数组具有：
2 个行
3 列
每个元素 4 个值
使用 ndmin 创建具有特定形状的数组

我们可以使用 ndmin 参数来创建具有指定形状的新数组，即使原始数据不具有该形状。ndmin 参数指定要创建的最小维度数。如果原始数据具有比 ndmin 更高的维度，则形状将保留。如果维度数不足，则将添加新维度，并用 1 添补元素。
示例：

1. import numpy as np
3. # 使用 ndmin=5 创建一个包含值 1,2,3,4 的向量
4. arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
6. print(arr)
7. print(arr.shape)

复制代码

输出：

1. [[[[1 2 3 4]]]]
2. (1, 1, 1, 1, 4)

复制代码

训练

创建以下形状的 NumPy 数组，并打印它们的形状：
一个包罗 10 个元素的一维数组。
一个包罗 5 行 4 列的二维数组。
一个包罗 2 x 3 x 2 的三维数组。
在批评中分享您的代码和输出。
最后

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