이 글에서는 주로 Python 목록과 NumPy.ndarry 슬라이스의 차이점을 자세히 설명하는 관련 정보를 소개합니다. 목록 슬라이스는 원본 데이터를 반환하며, 새 데이터를 수정해도 원본 데이터에는 영향을 미치지 않지만 NumPy.ndarry 슬라이스는 친구를 반환합니다. 원본 데이터가 필요하면
Python 목록과 NumPy.ndarry 슬라이싱의 차이점에 대한 자세한 설명
예제 코드:
# 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])를 참조하세요.
위 내용은 Python의 list와 NumPy.ndarry 슬라이싱 비교에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!