六、numpy拷贝

1、赋值

简单的赋值不会创建数组对象的副本。相反，它使用原始数组的相同id()来访问它。id()返回Python对象的通用标识符，类似于C中的指针

一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。例如，一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状

x = np.random.randint(1, 10, 6)
print(x)
print(id(x))
y = x
print(y)
print(id(y))
y.shape = (2, 3)
print(x)  # 改变y后，x为指针指向相同的位置，所以改变。

[5 6 4 4 1 1]
1387205151408
[5 6 4 4 1 1]
1387205151408
[[5 6 4]
[4 1 1]]

2、视图

又可称为浅拷贝，是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置

发生情况：

numpy的切片操作返回原数据的视图，修改数据会影响到原始数组

可以改变数组，但不可以改变形状

实现方式：

1. 使用切片

2. 使用view()函数

x = np.random.randint(0, 100, 6)
y = x[2:]
print(x)
print(id(x))
print(y)
print(id(y))
y[2] = 15
print(x)
print(id(x))
print(y)
print(id(y))

[10 73 98 21 74 56]
2954491054768
[98 21 74 56]
2953950081552
[10 73 98 21 15 56]
2954491054768
[98 21 15 56]
2953950081552

3、副本

又可称为深拷贝，是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在统一位置。

发生情况：

调用ndarray的copy()函数产生一个副本

作用：创建一个副本

说明：对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一个位置

x = np.random.randint(0, 100, 6)
y = x.copy()
print(x)
print(id(x))
print(y)
print(id(y))
y[0] = 155
print(x)
print(y)

[94 76 36 88 57 2]
2288100887120
[94 76 36 88 57 2]
2287560045072
[94 76 36 88 57 2]
[155 76 36 88 57 2]

python序列的切片操作，调用deepCopy()函数

1、IO操作

numpy可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据

numpy为ndarray对象引入了一个简单的文件格式：npy

npy文件用于存储重建ndarray所需的数据、图形、dtype和其他信息

常用IO函数	作用
load()和save()	是读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中
savez()	用于将多个数组写入文件，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中
loadtxt()和savetxt()	处理正常的文本文件（.txt等）

numpy.save()

原型：numpy.save(file,arr,allow_pickle=True,fix_imports=True)

作用：将数组保存到以 .npy为扩展名的文件中

参数	说明
file	要保存的文件，扩展名为.npy，如果文件路径末尾没有扩展名.npy，该扩展名会被自动加上
arr	要保存的数组
allow_pickle	可选，布尔值，允许使用Python pickies保存对象数组，Python中的pickle用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前，对对象进行序列话和反序列化
fix_imports	可选，为了方便Python2中读取Python3保存的数据

numpy.savez()

原型：numpy.savez(file,*args,**kwds)

作用：将多个数组保存到以npz为扩展名的文件中

参数	说明
file	要保存的文件，扩展名为.npz，如果文件路径末尾没有扩展名.npz，该扩展名会被自动加上
args	要保存的数组，可以使用关键字参数为数组起一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0,arr_1,…
kwds	要保存的数组使用关键字名称

x = np.random.randint(1, 100, 3)
y = np.random.randint(1, 100, 3)
z = np.random.randint(1, 100, 3)
print(x)
print(y)
print(z)
np.savez("outfile.npz", x, y, arr_zh=z)
ret = np.load("./outfile.npz")
print(ret)
print(ret["arr_0"])
print(ret["arr_zh"])

[32 69 41]
[67 71 16]
[36 15 23]

[32 69 41]
[36 15 23]

numpy.savetxt()

原型：
numpy.savetxt(FILENAME,a,fmt=“%d”,delimiter=“,”)

numpy.loadtxt(FILENAME,dtype=int,delimiter=’ ')

作用：以简单的文本文件格式存储数据，对应的使用loadtxt()函数来获取“数据”

参数	说明
delimiter	指定各种分隔符、针对特定列的转换器函数、需要跳过的行数等

x = np.random.randint(1, 100, 3)
x = np.array(x, dtype=float)
x[0] = 2.5
print(x)
np.savetxt("outfile.txt", x)
ret = np.loadtxt("./outfile.txt")
print(ret)

[ 2.5 84. 39. ]
[ 2.5 84. 39. ]