Курс Python → Работа с массивами в Numpy
Библиотека Numpy предоставляет возможность работать с массивами данных, и при этом важно понимать разницу между копиями и представлениями. Когда мы присваиваем массив переменной, мы передаем не сам массив, а ссылку на него. Это означает, что изменения в новой переменной могут повлиять на исходный массив. Такая же ситуация возникает и при работе с массивами в Numpy.
Чтобы избежать нежелательных изменений в исходных данных, в Numpy существует два подхода: представление и глубокое копирование. Представление — это поверхностное копирование, которое позволяет изменять форму массива без изменения данных. Однако, при изменении данных в представлении, данные в исходном массиве также изменятся. Представление можно получить, например, через срез массива.
Глубокое копирование, в свою очередь, создает полностью новый объект, который не связан с исходным массивом. Новый массив хранится в отдельной ячейке памяти и изменения в нем не затронут исходный массив. Этот подход подходит в случаях, когда требуется полная независимость нового массива от исходного.
# Примеры кода на Python с использованием Numpy
import numpy as np
# Создание исходного массива
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Представление массива через срез
view_arr = arr[1:4]
# Изменение данных в представлении
view_arr[0] = 10
# Вывод измененного представления и исходного массива
print("Измененное представление:", view_arr)
print("Исходный массив:", arr)
# Глубокое копирование массива
deep_copy_arr = arr.copy()
# Изменение данных в глубокой копии
deep_copy_arr[0] = 100
# Вывод измененной глубокой копии и исходного массива
print("Измененная глубокая копия:", deep_copy_arr)
print("Исходный массив:", arr)В данном примере мы создаем массив с помощью Numpy, затем создаем представление массива через срез и изменяем данные в этом представлении. После этого мы создаем глубокую копию массива и также изменяем данные в ней. Вывод на экран показывает, что изменения в представлении влияют на исходный массив, в то время как изменения в глубокой копии не затрагивают исходный массив.
Другие уроки курса "Python"
- Присоединение элементов коллекции
- Работа с Path в Python
- Работа с IP-адресами в Python
- Преобразование чисел в Python
- Работа с модулем bisect
- Счетчик в Python: most_common()
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Метод join() для объединения элементов строки
- Функции высшего порядка в Python
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Объединение списков с помощью zip
- Создание namedtuple списком полей
- Логические операторы в Python
- Метод difference_update() — разность множеств
- Частичное совпадение ввода
- Особенности множеств в Python
- Работа с байтовыми строками в Python
- Преобразование текста в речь с Python
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- Переопределение метода len
- Извлечение новостей с помощью newspaper3k
- Поиск частого элемента
- Оператор объединения словарей
- Обход элементов в Python
- Расчет времени выполнения
- Использование обратной косой черты в f-строках
- Контроль точности вывода чисел
- Множества и frozenset
- Повторение и перенос строки
- Создание новых списков в Python
- Сортировка с параметром key
- Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
- Разделение строк в Python
- Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
- Сохранение Unicode в JSON
- Работа с утверждениями в Python
- Создание коллекций из выражения-генератора
- Декоратор Ajax required
- Распаковка элементов массива
- Python 3.12: переиспользование кавычек
- Работа с файловой системой в Python
- Проверка типов с использованием isinstance
- Нахождение пересечения множеств
- Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
