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"
- Многострочные комментарии в Python
- Метод eq для сравнения объектов
- Метод pos в Python
- Метод join() для объединения строк
- Обновление данных через PUT запрос
- Переопределение метода __or__()
- Закрытие файла в Python
- JMESPath в Python
- Удаление элементов по срезу
- Использование двоеточия в Python
- Особенности запятых в Python
- Хранение переменных в Python.
- Работа с deque из collections
- Лямбда-функции в цикле
- Игра «Виселица» на Python
- Перевернуть список в Python
- Логирование с Logzero
- Слияние словарей в Python 3.9
- Модуль future Python
- Получение списка кортежей из словаря
- Работа с IP-адресами в Python
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Удаление элементов из списка в Python.
- Удаление ключа из словаря в Python
- Python Enumerate
- Деление в Python
- Генератор списка с условием if
- Оптимизация поиска в словарях
- Инициализация переменных
- Расчет времени выполнения
- Метод bool() в Python
- Генераторы в Python
- Сравнение объектов в Python
- Работа с базами данных SQLite
- Оператор «or» в Python
- Метод count() для списков
- Объединение строк с помощью метода join
- Генераторы в Python
- Функция pow() — возвести число в степень
- Генераторы списков в Python
- Оператор == в Python
- Возврат нескольких значений из функции
- Работа с комплексными числами
- Объединение словарей в Python
- CSV строка разделение в Python
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Тестирование с unittest
