Numpy copy() 函数

Numpy copy() 函数用于将给定对象复制到数组中。对象可以是元组、列表、嵌套列表、嵌套元组和数组。

我们可以使用 赋值运算符 (=) 和 numpy.copy() 创建数组。赋值运算符会创建对原始数组的引用，这意味着两个变量指向同一内存位置。因此，如果对一个数组进行更改，更改也会反映在另一个数组中。

另一方面，当我们使用 numpy.copy() 创建 NumPy 数组时，它会创建一个新的、独立的数组副本。因此，对一个数组所做的更改不会影响另一个数组。

numpy.array(arr, copy=True) 函数与 numpy.copy() 函数类似，因为它们都会生成一个新数组，该新数组复制了原始数组的数据，从而确保对新数组的任何修改都不会影响原始数组。

语法

以下是 Numpy copy() 函数的语法 -

numpy.copy(array, order = 'K', subok = False)

参数

以下是 Numpy copy() 函数的参数−

• array- 要复制的数组。
• order(可选)- 指定复制类中元素的填充顺序。
• subok(可选)- 决定在数据类型发生变化时是否对输出数组进行子类化，或者返回基类数组。

返回值

此函数返回给定输入的数组解释

示例

以下是使用 Numpy copy() 函数创建 Numpy 数组的基本示例 −

import numpy as np 
# 创建数组
my_array=[24,9,1,8,97]
# 实现 numpy.copy() 函数
copy_Array = np.copy(my_array)
print("Numpy Array:",copy_Array)
print(type(copy_Array))

输出

以下是上述代码的输出 -

Numpy 数组:[24 9 1 8 97]
<class 'numpy.ndarray'>

示例:将 Numpy 数组复制到另一个数组

我们可以使用 numpy.copy() 函数将 Numpy 数组复制到另一个数组。这里，我们使用 numpy.copy() 函数将 my_array 复制到 copy_Array 中 -

import numpy as np
# 创建数组
my_array=np.array([10,99,56,34,78])
print("原始数组",my_array)
print(type(my_array))
# 实现 numpy.copy() 函数
copy_Array = np.copy(my_array)
print("Numpy 数组:",copy_Array)
print(type(copy_Array))

输出

以下是上述代码的输出 -

原始数组 [10 99 56 34 78]

示例:使用 '=' 和 numpy.copy() 创建数组
赋值运算符会创建对同一数组的引用，而 numpy.copy() 会创建单独的副本，因此对一个数组的更改不会影响另一个数组。
在以下示例中，我们可以比较使用 assignment(=) 运算符和 numpy.copy() 函数创建 Numpy 数组之间的区别 - 
import numpy as np
# 创建数组
my_Array = np.array([10,45,78,15,99])
print("Original Numpy Array -", my_Array)
# 使用赋值运算符复制数组
my_Array1 = my_Array
# 使用复制数组np.copy()
my_Array2 = np.copy(my_Array)
# 更改新数组的第一个元素
my_Array1[0] = 88
# 打印两个数组
print("使用赋值运算符复制的 Numpy 数组 -",my_Array1)
print("使用 copy() 运算符复制的 Numpy 数组 -",my_Array2)

输出

以下是上述代码的输出 -
原始 Numpy 数组 - [10 45 78 15 99]
使用赋值运算符复制的 Numpy 数组 - [88 45 78 15 99]
使用 copy() 运算符复制的 Numpy 数组 - [10 45 78 15 99]
 
 numpy_array_creation_routines.html



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