के साथ नकली सरणी असाइनमेंट उदाहरण के लिए, यदि हमारे पास एक numpy array A है, और हम एक ही तत्व के साथ एक numpy array B चाहते हैं।कॉपी
इन तरीकों के बीच क्या अंतर है? अतिरिक्त मेमोरी आवंटित कब होती है, और यह कब नहीं है?
B = AB[:] = A (एक ही B[:]=A[:] के रूप में?)numpy.copy(B, A)पर एक नज़र सभी तीन संस्करणों अलग बातें हैं।
यह पहले से ही A नाम वाले मौजूदा वस्तु के लिए एक नया नाम B बांधता है। बाद में वे एक ही ऑब्जेक्ट को संदर्भित करते हैं, इसलिए यदि आप एक स्थान को संशोधित करते हैं, तो आप दूसरे के माध्यम से भी परिवर्तन देखेंगे।
B में A से मूल्यों यह प्रतियां। काम करने के लिए दो सरणी के समान आकार होना चाहिए। B[:] = A[:] वही काम करता है (लेकिन B = A[:] कुछ और ऐसा करेगा)।
यह कानूनी वाक्यविन्यास नहीं है। आप शायद B = numpy.copy(A) मतलब था। यह लगभग 2 जैसा ही है, लेकिन यह B सरणी का पुन: उपयोग करने के बजाय, एक नई सरणी बनाता है। यदि पिछले B मान के अन्य संदर्भ नहीं थे, तो अंतिम परिणाम 2 जैसा ही होगा, लेकिन यह प्रतिलिपि के दौरान अस्थायी रूप से अधिक स्मृति का उपयोग करेगा।
संपादित करें: या शायद आप numpy.copyto(B, A), जो कानूनी है, और 2 के बराबर है?
B=A एक संदर्भ बनाता हैB[:]=A एक गहरी प्रतिलिपि बनाता हैnumpy.copy(B,A) एक प्रतिअंतिम दो को अतिरिक्त मेमोरी की आवश्यकता है।
संपादित करें: इस Question
यह वह जगह है मेरे लिए केवल काम कर जवाब:
B=numpy.array(A)
'बी = एक [:]' _not_ बिल्कुल 1 के रूप में एक ही बात करता है! 'ए = [1, 2, 3] आज़माएं; बी = ए [:]; b.append (4); प्रिंट (ख); प्रिंट (क) '। यह एक नए संदर्भ को परिभाषित करता है और इसमें प्रतिलिपि बनाता है। –
@Mr_and_Mrs_D: सूक्ष्म सरणी सूचियों की तुलना में अलग-अलग काम करते हैं। सरणी को स्लाइस करने से कोई प्रतिलिपि नहीं बनती है, यह मौजूदा सरणी के डेटा पर एक नया दृश्य बनाता है। – Blckknght
ओह मैं सही खड़ा हूँ - धन्यवाद। आइए मेरी गलती यहां रखें क्योंकि कई पाइथन प्रोग्रामर आश्चर्यचकित होंगे :) –