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2021
05-12

和Python原生切片对比,浅谈Numpy数组切片

1.Python原生切片,与numpy数组切片,有哪些不同?


这里有两个概念,大家需要了解一下。

浅拷贝:相当于B将A的数据,复制了一遍,并在本地从新开了一片内存区域,用于存放B。此时,改变A/B中的数据,并不会影响对方;

视图:相当于B和A共用一块儿内存区域,当改变A/B中的数据,对方也会跟着改变;

① 数组切片,返回的是原始数组的视图


list1 = [1,2,3]

print(list1)

list2 = list1[1:]

print(list2)


# 此时,修改list2中某一个元素,查看原始列表的元素是否发生变化?

list2[0] = 666

print(list2)

print(list1)

结果如下:



可以发现:修改list2中的元素后,list1中的元素并没有改变。

② 原生python切片,返回的是原始数组的浅拷贝


array1 = np.array([1,3,5,2,4])

print(array1)

array2 = array1[2:]

print(array2)


# 此时,修改array2中某一个元素,查看原始数组的元素是否发生变化?

array2[0] = 888

print(array2)

print(array1)

结果如下:



可以发现:修改array2中的元素后,array1中的元素跟着改变了。

③ 调用数组对象的copy方法,实现底层数据的复制,而不是返回底层数据的视图


array3 = np.array([1,2,3,4,5,6])

print(array3)

array4 = array3.copy()

print(array4)


array4[2] = 666

print(array4)

print(array3)

结果如下:


可以发现:修改array4中的元素后,array3中的元素没有变。

2. numpy中,应该如何使用切片?


切片的使用,不管是原生python切片,还是数组切片,语法基本上是相同的。

语法:[start:stop:step]

参数:start代表起始索引,stop代表终止索引,step代表步长;

对于切片,这里有几点需要注意的。

注意1:索引是左臂右开区间,比如说x[0:9:1],只能是取到索引等于0处的元素到索引等于8处的元素,而取不到索引等于9的这个元素。记住元素索引都是0开始的,第一个亓素的索引是0.第一个亓素的索引是1,以此类推下去。

注意2:当不写start代表从起始索引处取数,当不写stop代表一直取数到最后位置。当不写step步长,代表使用默认步长1。

注意3:start、stop、step都可以是负数,具体什么含义,最好在下面的例子中好好体会。

做了一张图,帮你理解“切片”。




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