numpy.copy#

numpy.copy(a, order='K', subok=False)[源代码]#

返回给定对象的数组副本.

参数:
aarray_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 顺序,’F’ 表示 F 顺序,如果 a 是 Fortran 连续的,则 ‘A’ 表示 ‘F’,否则表示 ‘C’. ‘K’ 表示尽可能接近地匹配 a 的布局.(请注意,此函数和 ndarray.copy 非常相似,但它们的 order= 参数的默认值不同.)

subokbool, 可选

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

返回:
arrndarray

a 的数组解释.

参见

ndarray.copy

创建数组副本的首选方法

注释

这等同于:

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

所做的数据副本是浅层的,即,对于具有对象 dtype 的数组,新数组将指向相同的对象.请参阅 ndarray.copy 中的示例.

示例

>>> import numpy as np

创建一个数组 x,带有一个引用 y 和一个副本 z:

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

请注意,当我们修改 x 时,y 会改变,但 z 不会:

>>> x[0] = 10
>>> x[0] == y[0]
True
>>> x[0] == z[0]
False

请注意,np.copy 清除了先前设置的 WRITEABLE=False 标志.

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> a.flags["WRITEABLE"] = False
>>> b = np.copy(a)
>>> b.flags["WRITEABLE"]
True
>>> b[0] = 3
>>> b
array([3, 2, 3])
当前页面