Numpy & Pandas
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Numpy copy & deep copy
作者: Bhan 编辑: 莫烦 2016-11-03
= 的赋值方式会带有关联性
首先 import numpy 并建立变量, 给变量赋值。
import numpy as np
a = np.arange(4)
# array([0, 1, 2, 3])
b = a
c = a
d = b
改变a的第一个值，b、c、d的第一个值也会同时改变。
a[0] = 11
print(a)
# array([11, 1, 2, 3])
确认b、c、d是否与a相同。
b is a # True
c is a # True
d is a # True
同样更改d的值，a、b、c也会改变。
d[1:3] = [22, 33] # array([11, 22, 33, 3])
print(a) # array([11, 22, 33, 3])
print(b) # array([11, 22, 33, 3])
print(c) # array([11, 22, 33, 3])
copy() 的赋值方式没有关联性
b = a.copy() # deep copy
print(b) # array([11, 22, 33, 3])
a[3] = 44
print(a) # array([11, 22, 33, 44])
print(b) # array([11, 22, 33, 3])
此时a与b已经没有关联。
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