python numpy中的复制（copy）

使用python numpy中的数组复制

在使用python时我们经常会处理数组，有的时候是复制有的时候不是，这里也是初学者最容易误解的地方，简单讲，可以分为下面三种情况：

不是复制的情况（No Copy at All）

import numpy as np
a = np.arange(12) #a为一个序列
b = a #没有创建新的对象
print('a的shape为：', a.shape)  # 输出a的尺寸
print('b是a吗？', b is a)  #ab 为同一个对象的两个名字
b.shape = 3, 4 #将b的shape改变
print('a的shape变为：', a.shape) #a的shanpe也跟着改变了

输出结果：

a的shape为： (12,)
b是a吗？ True
a的shape变为： (3, 4)

查看或浅复制（View or Shallow Copy）

不同的数组对象可以分型相同的数据，view方法创建一个与原来数组相同的新对象

a = np.arange(12)
c = a.view()  # 建立一个和a一样的c
print('c未改变时a的shape为：', a.shape)  # 输出a的尺寸
print('c是a吗？', c is a)
print('c 是以a为基础建立的吗', c.base is a)
c.shape = 3, 4
print('c改变后a的shape为：', a.shape)

输出结果：
c是a吗？ False
c 是以a为基础建立的吗 True
a的shape为： (12,)
a的shape为： (12,)

深复制（Deep Copy）

这个时候d是a的复制，只是单纯的复制，两者没有一点关系：

a = np.arange(12)
d = a.copy()  # 建立一个和a一样的c
print('d是a吗？', d is a)
print('d是以a为基础建立的吗', d.base is a)

输出结果：
d是a吗？ False
d是以a为基础建立的吗 False