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发表日期: 2021-09-14 17:21:57 浏览次数:9

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衡阳,湖南省辖地级市,位于中国南部,湖南省中南部,是长江中游城市群重要成员,湖南省域副中心城市,湘南地区的政治、经济、军事、文化中心 [1]  。衡阳城区横跨湘江,是湖南省以及中南地区重要的交通枢纽之一,多条重要公路、铁路干线在此交会。衡阳处于中南地区凹形面轴带部分,构成典型的盆地形势,属亚热带季风气候。根据第七次人口普查数据,衡阳市常住人口为6645243人。 [56] 

衡阳是中南地区重要的工业城市,是“中国制造2025”试点示范城市群城市之一,拥有湖南第一家综合保税区和国家级高新区,被定位为国家承接产业转移示范区以及全国加工贸易重点承接地。衡阳也是国家服务业综合配套改革试点城市、国家生态文明先行示范区,国家园林城市 [2-3]  ,中国“中国抗战纪念城”。

衡阳市下辖5区5县,代管2县级市,总面积15310平方公里。衡阳市拥有南华大学、衡阳师范学院、湖南工学院等15所高校,被评为2018中国大陆最佳商业城市100强。 [1]  2020年衡阳生产总值为3508.5亿元 [47]  ,至2021年5月20日,衡阳常住人口664.52万人。 [54]  2020年10月,被评为全国双拥模范城(县)。2021年1月14日,衡阳市被正式命名为2018-2020周期国家卫生城市 [50]  。

NumPy 副本和视图

副本是一个数据的完整的拷贝,如果我们对副本进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存不在同一位置。

视图是数据的一个别称或引用,通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改,它会影响到原始数据,物理内存在同一位置。

视图一般发生在:

  • 1、numpy 的切片操作返回原数据的视图。

  • 2、调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图。

副本一般发生在:

  • Python 序列的切片操作,调用deepCopy()函数。

  • 调用 ndarray 的 copy() 函数产生一个副本。

无复制

简单的赋值不会创建数组对象的副本。 相反,它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 Python 对象的通用标识符,类似于 C 中的指针。

此外,一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。 例如,一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状。

实例

import numpy as np a = np.arange(6)  print ('我们的数组是:')print (a)print ('调用 id() 函数:')print (id(a))print ('a 赋值给 b:')b = a print (b)print ('b 拥有相同 id():')print (id(b))print ('修改 b 的形状:')b.shape =  3,2  print (b)print ('a 的形状也修改了:')print (a)

输出结果为:

我们的数组是:[0 1 2 3 4 5]调用 id() 函数:4349302224a 赋值给 b:[0 1 2 3 4 5]b 拥有相同 id():4349302224修改 b 的形状:[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]a 的形状也修改了:[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

视图或浅拷贝

ndarray.view() 方会创建一个新的数组对象,该方法创建的新数组的维数变化不会改变原始数据的维数。

实例

import numpy as np # 最开始 a 是个 3X2 的数组a = np.arange(6).reshape(3,2)  print ('数组 a:')print (a)print ('创建 a 的视图:')b = a.view()  print (b)print ('两个数组的 id() 不同:')print ('a 的 id():')print (id(a))print ('b 的 id():' )print (id(b))# 修改 b 的形状,并不会修改 ab.shape =  2,3print ('b 的形状:')print (b)print ('a 的形状:')print (a)

输出结果为:

数组 a:[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]创建 a 的视图:[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]两个数组的 id() 不同:a 的 id():4314786992b 的 id():4315171296b 的形状:[[0 1 2]
 [3 4 5]]a 的形状:[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

使用切片创建视图修改数据会影响到原始数组:


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