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,’A’ 表示如果 a 是 Fortran 连续的则为 ‘F’,否则为 ‘C’.’K’ 表示尽可能匹配 a 的布局.（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.）

subok布尔值, 可选

如果为真,则子类将被传递,否则返回的数组将被强制为基类数组（默认为假）.

在 1.19.0 版本加入.

返回:
arrndarray

数组解释 a.

参见

ndarray.copy

创建数组副本的首选方法

备注

这相当于:

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

数据的副本是浅拷贝,即,对于具有对象数据类型的数组,新数组将指向相同的对象.请参见 ndarray.copy 的示例.

示例

>>> import numpy as np

创建一个数组 x,并创建一个引用 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 会变化,但 z 不会变化:

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

注意,np.copy 会清除之前设置的 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])
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