numpy.copy

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

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= 参数具有不同的默认值.)

subokbool,可选

如果为 True,则将传递子类,否则返回的数组将被强制为基类数组(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

这等效于:

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

对数据进行的复制是浅复制,即,对于具有 object 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

Try it in your browser!

>>> import numpy as np

创建一个数组 x,以及一个引用 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 不会改变:

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

请注意,np.copy 会清除先前设置的 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])

Go BackOpen In Tab