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"
- Работа с срезами в Python
- Работа с модулем glob в Python
- Инверсия списка и строки в Python
- Создание генераторов в Python
- Работа с аргументами командной строки
- Отрицательные индексы списков
- Метод eq для сравнения объектов
- Логирование с Loguru
- Работа с YAML в Python
- Запуск файлового сервера
- Наиболее частотные элементы с помощью Counter
- Функция findall() для поиска вхождений строки
- Декораторы в Python
- Модуль array: создание и использование массивов
- Метод splitlines() для разделения строк
- capitalize() — изменение регистра первого символа строки
- Преобразование в float
- Ошибка NotImplemented в Python
- Именованные кортежи в Python
- Управление ресурсами в Python
- Форматирование строк в Python
- Форматирование строк в Python.
- Работа с дробями в Python
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Работа с множествами в Python
- Метод clear для коллекций
- Создание даты из строки ISO
- Декораторы в Python
- Вывод сложных структур данных с помощью pprint
- Функция reduce() в Python
- Генерация UUID в Python
- Копирование объектов в Python
- Инициализация переменных
- Работа с комплексными числами в Python
- Добавление элемента в список.
- Изменение IP-адреса в Python
- Принципы Zen of Python
- Изменение объектов в Python
- Лямбда-функции в Python
- Функции высшего порядка в Python
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Подписка на каналы разработчиков
- Генераторы в Python
- Отладка в Python
