NumPy - Copias y vistas

Al ejecutar las funciones, algunas de ellas devuelven una copia de la matriz de entrada, mientras que otras devuelven la vista. Cuando los contenidos se almacenan físicamente en otra ubicación, se llamaCopy. Si, por otro lado, se proporciona una vista diferente del mismo contenido de memoria, lo llamamos comoView.

Sin copia

Las asignaciones simples no hacen la copia del objeto de matriz. En cambio, usa el mismo id () del arreglo original para acceder a él. losid() devuelve un identificador universal del objeto Python, similar al puntero en C.

Además, cualquier cambio en uno se refleja en el otro. Por ejemplo, la forma cambiante de uno también cambiará la forma del otro.

Ejemplo

import numpy as np 
a = np.arange(6) 

print 'Our array is:' 
print a  

print 'Applying id() function:' 
print id(a)  

print 'a is assigned to b:' 
b = a 
print b  

print 'b has same id():' 
print id(b)  

print 'Change shape of b:' 
b.shape = 3,2 
print b  

print 'Shape of a also gets changed:' 
print a

Producirá la siguiente salida:

Our array is:
[0 1 2 3 4 5]

Applying id() function:
139747815479536

a is assigned to b:
[0 1 2 3 4 5]
b has same id():
139747815479536

Change shape of b:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Shape of a also gets changed:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Ver o copia superficial

NumPy tiene ndarray.view()método que es un nuevo objeto de matriz que mira los mismos datos de la matriz original. A diferencia del caso anterior, el cambio en las dimensiones de la nueva matriz no cambia las dimensiones del original.

Ejemplo

import numpy as np 
# To begin with, a is 3X2 array 
a = np.arange(6).reshape(3,2) 

print 'Array a:' 
print a  

print 'Create view of a:' 
b = a.view() 
print b  

print 'id() for both the arrays are different:' 
print 'id() of a:'
print id(a)  
print 'id() of b:' 
print id(b)  

# Change the shape of b. It does not change the shape of a 
b.shape = 2,3 

print 'Shape of b:' 
print b  

print 'Shape of a:' 
print a

Producirá la siguiente salida:

Array a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Create view of a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

id() for both the arrays are different:
id() of a:
140424307227264
id() of b:
140424151696288

Shape of b:
[[0 1 2]
 [3 4 5]]

Shape of a:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

Un corte de una matriz crea una vista.

Ejemplo

import numpy as np 
a = np.array([[10,10], [2,3], [4,5]]) 

print 'Our array is:' 
print a  

print 'Create a slice:' 
s = a[:, :2] 
print s

Producirá la siguiente salida:

Our array is:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

Create a slice:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

Copia profunda

los ndarray.copy()La función crea una copia profunda. Es una copia completa de la matriz y sus datos, y no se comparte con la matriz original.

Ejemplo

import numpy as np 
a = np.array([[10,10], [2,3], [4,5]]) 

print 'Array a is:' 
print a  

print 'Create a deep copy of a:' 
b = a.copy() 
print 'Array b is:' 
print b 

#b does not share any memory of a 
print 'Can we write b is a' 
print b is a  

print 'Change the contents of b:' 
b[0,0] = 100 

print 'Modified array b:' 
print b  

print 'a remains unchanged:' 
print a

Producirá la siguiente salida:

Array a is:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

Create a deep copy of a:
Array b is:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]
Can we write b is a
False

Change the contents of b:
Modified array b:
[[100 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]

a remains unchanged:
[[10 10]
 [ 2 3]
 [ 4 5]]