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"
- Обработка данных в Python
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Вывод переменной и строки в Python
- Преобразование PowerPoint в PDF.
- Использование type hints
- Преобразование range в итератор
- Применение функции к каждому элементу списка
- Операторы присваивания в Python
- Регулярные выражения: метод match
- Работа с контекстными менеджерами
- Настройка вывода NumPy
- Генератор надежных паролей
- Сокращение ссылок с pyshorteners
- Оператор «or» в Python
- Округление банкира в Python
- Проверка дубликатов в Python
- Функция pow() — возвести число в степень
- Особенности ключей словаря в Python
- Разработка игры Pong с turtle
- PUT запрос для обновления данных
- Переопределение метода __and__
- Работа с пользовательским вводом
- Компиляция регулярных выражений
- Печать месячного календаря
- Функции range() в Python
- Методы сравнения множеств
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Модуль math: основные функции
- Склеивание строк без циклов
- История Python
- Объединение списков в Python
- Просмотр внешних файлов в %pycat
- Избегание изменяемых аргументов
- Работа с пакетами
- Оператор in и not in в Python
- Форматирование строк в Python
- Python defaultdict добавление ключа
- Удаление знаков препинания в Python
- Метод ne для сравнения объектов
- Расширение информации об ошибке в Python
- Отступы в Python
- Установка пакетов с помощью pip
- Проверка условий: all и any
- Python и Монти Пайтон
- Исключение NotImplementedError
- Метод enumerate() в Python
