在NumPy中,如果给一个数组创建一个别名,对别名进行的操作会影响原始数组。这种行为可能会导致意外的结果,因为我们可能期望别名是独立的副本。
以下是解决这个问题的方法:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = arr1.copy()
arr2[0] = 10
print(arr1) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
print(arr2) # 输出 [10, 2, 3, 4, 5]
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array(arr1)
arr2[0] = 10
print(arr1) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
print(arr2) # 输出 [10, 2, 3, 4, 5]
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.asarray(arr1)
arr2[0] = 10
print(arr1) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
print(arr2) # 输出 [10, 2, 3, 4, 5]
通过使用上述方法,我们可以确保创建的数组是独立的副本,而不是原始数组的别名。这样可以避免不一致的别名行为。
上一篇:不一致的MSI行为
下一篇:不一致的Panadas列数据类型