详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的对比

yipeiwu_com6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

在Python中使用判断语句和循环的教程

条件判断 计算机之所以能做很多自动化的任务,因为它可以自己做条件判断。 比如,输入用户年龄,根据年龄打印不同的内容,在Python程序中,用if语句实现: age = 20 if a...

Python函数的参数常见分类与用法实例详解

本文实例讲述了Python函数的参数常见分类与用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 1.形参与实参是什么? 形参(形式参数):指的是 在定义函数时,括号内定义的参数,形参其实就是变量名...

python 魔法函数实例及解析

python的几个魔法函数 __repr__ Python中这个__repr__函数,对应repr(object)这个函数,返回一个可以用来表示对象的可打印字符串.如果我们直接打印...

关于阿里云oss获取sts凭证 app直传 python的实例

首先安装需要的模块 pip install aliyun-python-sdk-core pip install aliyun-python-sdk-sts 获取需要的5个参数 g...

python清除函数占用的内存方法

python升级到2.7.13 函数执行的结尾加上这个即可 for x in locals().keys(): del locals()[x] gc.collect() 原理是...