Numpy：復制理解 b = a、b = a.view()、d = a.copy()

一、復制形式 1：b = a 用等號（=）賦值，內存一樣，a變化 ，b也會變化

import numpy as np
a = np.arange(12)
b = a

print(b is a)  # 返回 True
b.shape = (3,4)
print ("a.shape=",a.shape)  # a.shape= (3, 4)
print (id(a))   # 2493855732640
print (id(b))   # 2493855732640

 

二、復制形式 2：c = a.view()進行復制，a和c的內存位置一樣，c的值改變a也會對應改變，但c結構變化，a不會變化

import numpy as np
c = a.view()            # 將 a 復制給 c
print(c is a)          
print("c=",c)

c.shape = (2,6)             # 改變 c 的結構為2行6列，看 a 是否會變化
print("c.shape=",c.shape)
print ("a.shape=",a.shape)

c[0,4] = 1234             # 改變 矩陣c 第0行4列的值，看 a 的值是否會變化
print("c=",c)
print("a=",a)

print (id(a))    # 2493855144416
print (id(b))   # 2493855144416

結果圖：

 

 

三、復制形式 3：d = a.copy() ，d和a的內存地址不一樣，當 d 數值改變時，a 不會改變

 

import numpy as np
d = a.copy() 
print(d is a)  # False

d[0,0] = 9999
print (d) 
print (a)

print(id(d))  # 2493855735440
print(id(a))  # 2493855732640

結果圖：