NumPy - Cópias e visualizações

Ao executar as funções, algumas delas retornam uma cópia do array de entrada, enquanto outras retornam a visualização. Quando o conteúdo é fisicamente armazenado em outro local, é chamadoCopy. Se, por outro lado, uma visão diferente do mesmo conteúdo de memória é fornecida, nós a chamamos deView.

Sem Cópia

As atribuições simples não fazem a cópia do objeto da matriz. Em vez disso, ele usa o mesmo id () do array original para acessá-lo. oid() retorna um identificador universal do objeto Python, semelhante ao ponteiro em C.

Além disso, qualquer mudança em um deles é refletida no outro. Por exemplo, a mudança da forma de um mudará a forma do outro também.

Exemplo

import numpy as np 
a = np.arange(6) 

print 'Our array is:' 
print a  

print 'Applying id() function:' 
print id(a)  

print 'a is assigned to b:' 
b = a 
print b  

print 'b has same id():' 
print id(b)  

print 'Change shape of b:' 
b.shape = 3,2 
print b  

print 'Shape of a also gets changed:' 
print a

Ele produzirá a seguinte saída -

Our array is:
[0 1 2 3 4 5]

Applying id() function:
139747815479536

a is assigned to b:
[0 1 2 3 4 5]
b has same id():
139747815479536

Change shape of b:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Shape of a also gets changed:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Exibir ou cópia superficial

NumPy tem ndarray.view()método que é um novo objeto de array que olha para os mesmos dados do array original. Ao contrário do caso anterior, a mudança nas dimensões da nova matriz não altera as dimensões do original.

Exemplo

import numpy as np 
# To begin with, a is 3X2 array 
a = np.arange(6).reshape(3,2) 

print 'Array a:' 
print a  

print 'Create view of a:' 
b = a.view() 
print b  

print 'id() for both the arrays are different:' 
print 'id() of a:'
print id(a)  
print 'id() of b:' 
print id(b)  

# Change the shape of b. It does not change the shape of a 
b.shape = 2,3 

print 'Shape of b:' 
print b  

print 'Shape of a:' 
print a

Ele produzirá a seguinte saída -

Array a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Create view of a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

id() for both the arrays are different:
id() of a:
140424307227264
id() of b:
140424151696288

Shape of b:
[[0 1 2]
 [3 4 5]]

Shape of a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

A fatia de uma matriz cria uma visualização.

Exemplo

import numpy as np 
a = np.array([[10,10], [2,3], [4,5]]) 

print 'Our array is:' 
print a  

print 'Create a slice:' 
s = a[:, :2] 
print s

Ele produzirá a seguinte saída -

Our array is:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

Create a slice:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

Deep Copy

o ndarray.copy()função cria uma cópia profunda. É uma cópia completa do array e seus dados e não compartilha com o array original.

Exemplo

import numpy as np 
a = np.array([[10,10], [2,3], [4,5]]) 

print 'Array a is:' 
print a  

print 'Create a deep copy of a:' 
b = a.copy() 
print 'Array b is:' 
print b 

#b does not share any memory of a 
print 'Can we write b is a' 
print b is a  

print 'Change the contents of b:' 
b[0,0] = 100 

print 'Modified array b:' 
print b  

print 'a remains unchanged:' 
print a

Ele produzirá a seguinte saída -

Array a is:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

Create a deep copy of a:
Array b is:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]
Can we write b is a
False

Change the contents of b:
Modified array b:
[[100 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

a remains unchanged:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]