python复制函数_Python numpy.copy函数方法的使用

numpy.copy

numpy.copy(a, order='K', subok=False) [source]

返回给定对象的数组副本。

参数：a ：array_like

输入数据。

order ：{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, 可选

控制副本的内存布局。'C'表示C-order，

'F'表示F-order，

'a'表示'F'（如果a与Fortran相邻），

否则为'C'。“K”的装置的布局匹配一个尽可能接近。

（请注意，此函数和ndarray.copy非常相似，

但是它们的order =参数具有不同的默认值。）

subok：bool,可选

如果为True，则子类将被传递，否则返回的数组将被强制为基类数组（默认为False）。

1.19.0版中的新功能。

返回值：arr ：ndarray

与a相同的数组

Notes

这等效于：

>>> np.array(a, copy=True)

例子

创建一个数组x，其引用为y，副本为z：

>>> x = np.array([1, 2, 3])

>>> y = x

>>> z = np.copy(x)

请注意，当我们修改x时，y会更改，但z不会更改：

>>> x[0] = 10

>>> x[0] == y[0]

True

>>> x[0] == z[0]

False

请注意：

np.copy是浅表副本，不会复制数组中的对象元素。这对于包含Python对象的数组非常重要。新数组将包含相同的对象，如果可以修改（可变）该对象，则可能会导致意外：

>>> a = np.array([1, 'm', [2, 3, 4]], dtype=object)

>>> b = np.copy(a)

>>> b[2][0] = 10

>>> a

array([1, 'm', list([10, 3, 4])], dtype=object)

要确保object复制数组中的所有元素，请使用copy.deepcopy：

>>> import copy

>>> a = np.array([1, 'm', [2, 3, 4]], dtype=object)

>>> c = copy.deepcopy(a)

>>> c[2][0] = 10

>>> c

array([1, 'm', list([10, 3, 4])], dtype=object)

>>> a

array([1, 'm', list([2, 3, 4])], dtype=object)

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