今天我们将学习如何复制 NumPy 数组。我们也会在代码片段中尝试使用不同的方法。希望大家和我们一起练习,以获得预期的结果。让我们开始吧。
什么是 NumPy 数组?
数组是存储在连续内存位置的相似数据类型的数据的集合。它是最简单的数据结构,其中每个数据元素只需使用其索引号即可直接访问。 在Python中,数组是NumPy库的一种数据结构。NumPy 数组的一些关键特性如下。
- 它本质上是同质的。我们可以对数组元素执行所有操作。
- NumPy 中的数组可以是一维或多维的。
- 它包含用于代码集成的工具。
- 我们可以创建不同数据类型的数组。
- NumPy 数组的所有元素在内存块中具有相同的大小。
让我们了解如何创建 NumPy 数组。我们可以按照以下代码片段使用 Python IDLE shell 创建我们的第一个 NumPy 数组。让我们和你一起编码。
#importing the numpy module import numpy as np #creating array my_array = np.array([ "Hi" , "Hello" , "Welcome" , "to" , "JournalDev" ]) #printing our array print (my_array) print ( type (my_array)) |
上面的代码片段将给出如下输出,我们可以看到创建了一个数组,并且我们打印的另一件事是数组的类型,它是numpy.ndarray.
[ "Hi" , "Hello" , "Welcome" , "to" , "JournalDev" ] < class 'numpy.ndarray' > |
在执行我们的代码片段之前,请确保您已在计算机上安装了 NumPy 模块,如果没有,您可以通过在命令提示符中使用包安装程序来下载此模块,pip
如下所示。
pip install numpy |
现在,我们将了解使用不同方法复制 NumPy 数组的不同方法,如下所示。
1.使用NumPy.copy()方法
numpy.copy()
方法创建我们的数组的副本。在下面的示例中,我们将使用此方法将数组复制‘array‘
到另一个数组‘copy_array‘
。
#importing the numpy module import numpy as np # Creating a numpy Arrayusing numpy.array() array = np.array([ 10.7 , 16.94 , 18.21 , 25.50 , 25.3 , 56.9 , 52.1 ]) #printing our original Array print (array) # Using numpy.copy() function new_array = np.copy(array) #printing the copied Arrayas new_array print (new_array) |
上面的代码片段将使用该方法将 Array 的内容复制到 new_array .copy()
,并给出如下输出。
上述方法的语法是:
numpy.copy(array, order = 'K' ) |
上述代码片段的参数是:
array
– 要复制的数组的名称order
– 控制副本的内存布局。默认 order=’K’。这是可选的。
2. 复制多维 Numpy 数组
让我们看一下.copy()
复制多维 NumPy 数组的方法的另一个示例。请遵循以下代码片段。
import numpy as np # Creating a multi dimensional Array array = np.array([[ 'a' , 'b' , 'c' ], [ 'h' , 'd' , 's' ]]) #printing the original Array print (array) # using numpy.copy() method to copy new_array = np.copy(array) #printing the copied Array print (new_array) |
上面的代码片段将把多维数组复制到新数组,并给出如下输出。
3. 使用赋值运算符复制 Numpy 数组
import numpy as np # creating a 2 Dimensional array array = np.array([[ 'a' , 'b' , 'c' ], [ 'h' , 'd' , 's' ]]) # using Assignment operator new_array = array # printing copied array print (new_array) |
在上面的代码片段中,Array的内容被赋值运算符“ =
”赋给了new_array。让我们看看相同的输出。
4.使用NumPy.empty_like()方法
import numpy as np # creating an Array array = np.array([ "hello" , "how" , "are" , "You" ]) print (array) # Creating an empty Numpy array similar to Array new_array = np.empty_like(array) # Now assign Array to copy new_array [:] = array #printing our new Array print (new_array ) |
该方法返回具有相同数据的任意数据。它不会初始化该值。由于它没有初始化,我们需要为其分配值。这样,我们就将我们的数组复制到了new_array。上述代码片段的输出如下。
概括
在本文中,我通过示例学习了如何使用不同的方法创建 NumPy 数组的副本。希望您一定已经练习并喜欢我们的代码片段。我们必须带着一些更令人兴奋的话题再次访问。