numpy 數(shù)組拷貝地址所引起的同步替換問題
更新時間：2023年02月28日 15:27:50 作者：易烊千蟈
本文主要介紹了numpy 數(shù)組拷貝地址所引起的同步替換問題，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
問題出現(xiàn)原因
python里numpy默認的是淺拷貝，即拷貝的是對象內存地址，導致兩個數(shù)據(jù)結構共用一個內存地址。結果是修改拷貝的值的時候原對象也會隨之改變，如代碼所示：
a = np.arange(3) print(a) b = a print(b) b[0] = 10 print(b) print(a)
輸出的結果為：
[0 1 2]
[0 1 2]
[10 1 2]
[10 1 2]
解決方案
其實numpy給我們準備了解決方法，使用copy方法即可：
narray.copy()
還以上面的數(shù)據(jù)為例進行展示：
a = np.arange(3) print(a) b = a.copy() print(b) b[0] = 10 print(b) print(a)
輸出的結果為：
[0 1 2]
[0 1 2]
[10 1 2]
[0 1 2]
達到了只修改一個數(shù)據(jù)結構的要求！
到此這篇關于numpy 數(shù)組拷貝地址所引起的同步替換問題的文章就介紹到這了,更多相關numpy 數(shù)組拷貝同步替換內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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