详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的对比

yipeiwu_com5年前Python基础

详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别

实例代码:

# list 切片返回的是不原数据,对新数据的修改不会影响原数据
In [45]: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] 

In [46]: list2 = list1[:3]

In [47]: list2
Out[47]: [1, 2, 3]

In [49]: list2[1] = 1999

# 原数据没变
In [50]: list1
Out[50]: [1, 2, 3, 4, 5]

In [51]: list2
Out[51]: [1, 1999, 3]



# 而 NumPy.ndarry 的切片返回的是原数据
In [52]: arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

In [53]: arr
Out[53]: array([1, 2, 3, 4, 5])

In [54]: arr1 = arr[:3]

In [55]: arr1
Out[55]: array([1, 2, 3])

In [56]: arr1[0] = 989

In [57]: arr1
Out[57]: array([989,  2,  3])

# 修改了原数据
In [58]: arr
Out[58]: array([989,  2,  3,  4,  5])

# 若希望得到原数据的副本, 可以用 copy()
In [59]: arr2 = arr[:3].copy()

In [60]: arr2
Out[60]: array([989,  2,  3])

In [61]: arr2[1] = 99282

In [62]: arr2
Out[62]: array([ 989, 99282,   3])

# 原数据没被修改
In [63]: arr
Out[63]: array([989,  2,  3,  4,  5])

以上就是Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别的详解,如有疑问请留言或者到本站社区留言,感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

相关文章

研究Python的ORM框架中的SQLAlchemy库的映射关系

前面介绍了关于用户账户的User表,但是现实生活中随着问题的复杂化数据库存储的数据不可能这么简单,让我们设想有另外一张表,这张表和User有联系,也能够被映射和查询,那么这张表可以存储关...

python实现Zabbix-API监控

python实现Zabbix-API监控

  做运维的朋友应该知道,公司IDC机房经常有上架、下架、报修和报废的服务器。如果服务器数量很多的时候很容易造成监控遗漏。      ...

Python对象的深拷贝和浅拷贝详解

本文内容是在《Python核心编程2》上看到的,感觉很有用便写出来,给大家参考参考! 浅拷贝 首先我们使用两种方式来拷贝对象,一种是切片,另外一种是工厂方法。然后使用id函数来看看它们的...

python中使用正则表达式的后向搜索肯定模式(推荐)

正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大。得益于这一点,在提供...

Python判断两个对象相等的原理

概述 大部分的python程序员平时编程的时候,很少关心两个对象为什么相等,因为教程和经验来说,他们就应该相等,比如1==1就应该返回True,可是当我们想要定义自己的对象或者修改默认的...