numpy中array數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)置（transpose）
arr=np.arange(16).reshape(2,2,4)
arr2=arr.copy() #深拷貝
print(arr)
arr3=arr.transpose((1,0,2)) #arr.transposse并不會改變arr本身的值，返回值是變了的
print(arr3)
arr4=arr2.swapaxes(0,1) #同arr2.transpose(1,0,2)。并且也不改變arr2的值。返回新的值方便連起來
print(arr2)
print(arr4)
numpy array的深淺拷貝 & python list的深淺拷貝
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python list
- list2=list1 是賦值操作，不是拷貝。兩個是同一個對象的引用。故而同變化
- list2=list1.copy()是淺拷貝，相當(dāng)于list2引用一個新對象，然后把list1中的值拷貝到這個新對象中。但是如果list1=[1,[1,2],3]包含嵌套，嵌套第一層拷貝過去的是值，第二層保存的實際是地址，所以拷貝過去的也是地址，這樣修改list2[1][0]=3的話，實際上list1的相應(yīng)的值也會發(fā)生改變。
- 使用列表推導(dǎo)式list2=[i for i in list1]同list1.copy()，相當(dāng)于第一層是深拷貝，內(nèi)層由于保存的是地址，屬于淺拷貝。
- 使用for循環(huán)，逐個將list1中元素append到list2中，同列表推導(dǎo)式
- 使用切片list2=list1[1:]雖然也是生成新的list，但是同樣對內(nèi)層是淺拷貝。
- list2=copy.deepcopy(list1)真正深拷貝
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numpy array
在這里插入圖片描述
數(shù)組切片是原始數(shù)組的視圖，這意味著數(shù)據(jù)不會被復(fù)制，視圖上的任何修改都會被直接反映到源數(shù)組上.
array1,array2,array3,array4實際指向同一個內(nèi)存值，任意修改其中的一個變量，其他變量值都會被修改。
若想要得到的是ndarray切片的一份副本而非視圖，就需要顯式的進行復(fù)制操作函數(shù)copy()
array5=array1.copy() #對原始的array1的復(fù)制
array6=array1[1:4].copy() #對切片array1[1:4]的復(fù)制
那么，修改array5或array6，就不會影響array1。
