Làm thế nào để bạn sao chép các giá trị trong một mảng trong python?
Để sao chép các giá trị từ mảng này sang mảng khác, phát khi cần, hãy sử dụng numpy. copyto() trong Python Numpy − Show
Tham số truyền kiểm soát loại truyền dữ liệu nào có thể xảy ra khi sao chép -
bướcLúc đầu, nhập thư viện cần thiết - import numpy as np Tạo một mảng 2d − arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]]) Hiển thị mảng của chúng tôi - print("Array... Lấy kiểu dữ liệu - print(" Lấy kích thước của Mảng - print(" Lấy hình dạng của Array - print(" Lấy số phần tử của Array − print(" Điểm đến - arrRes = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]] Để sao chép các giá trị từ mảng này sang mảng khác, phát khi cần, hãy sử dụng numpy. phương thức copyto() - ________số 8Thí dụimport numpy as np # Create a 2d array arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69], [69, 80, 80, 99]]) # Displaying our array print("Array... đầu raarr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])0 Cập nhật ngày 17-Feb-2022 09. 54. 47 Sử dụng hàm arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])13 để sao chép mảng Python NumPy (ndarray) sang mảng khác. Phương thức này lấy mảng bạn muốn sao chép làm đối số và trả về một bản sao mảng của đối tượng đã cho. Bản sao sở hữu dữ liệu và mọi thay đổi đối với bản sao sẽ không ảnh hưởng đến mảng ban đầu. Ngoài ra, bạn cũng có thể thử chức năng arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])14 Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích một số cách sao chép bản sao mảng Numpy với các ví dụ bằng cách sử dụng các hàm như arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])13, arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])16 và toán tử gán 1. Ví dụ nhanh về Python NumPy Array CopyNếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách lấy bản sao mảng Python NumPy arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])5 2. Sử dụng NumPy. chức năng sao chép ()Bằng cách sử dụng hàm arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])13, bạn có thể tạo một bản sao mảng của đối tượng đã cho. Trong ví dụ dưới đây, mảng Numpy đã cho arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])18 được sao chép sang một mảng khác arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])19 bằng cách sử dụng hàm arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])90 2. 1 bản sao() Cú phápSau đây là cú pháp của numpy. chức năng sao chép () arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])1
2. 2 Ví dụ sao chép mảng NumPy()arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])9 Sản lượng dưới sản lượng print("Array...9 Ghi chú. Khi bạn sử dụng arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])90, nó sẽ sao chép các phần tử từ mảng đầu vào sang một mảng khác, do đó, nếu bạn sửa đổi mảng ban đầu, các thay đổi sẽ không phản ánh trên mảng đã sao chép. Nếu bạn sử dụng toán tử gán để sao chép thì các giá trị trên cả hai mảng đều được cập nhật 3. Sao chép mảng đa chiềuHãy xem một ví dụ khác về hàm copy() để sao chép các mảng NumPy đa chiều. Ví dụ dưới đây minh họa việc sao chép mảng ba chiều print("1 Sản lượng dưới sản lượng print("2 4. Sử dụng toán tử gánNếu bạn muốn sao chép mảng thành một biến khác, hãy sử dụng toán tử gán để sao chép. Khi bạn sử dụng phương pháp này, việc thay đổi giá trị của một mảng sẽ phản ánh sự thay đổi trên mảng khác print("3 Sản lượng dưới sản lượng print("4 5. Sử dụng NumPy. Hàm empty_like()Sử dụng hàm arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])16 để trả về một mảng mới có hình dạng và kiểu giống như một mảng đã cho. Hàm này trả về dữ liệu chưa được khởi tạo (tùy ý) có cùng hình dạng và loại như nguyên mẫu. Vì nó không khởi tạo giá trị nên bạn cần gán giá trị cho nó để tạo bản sao print("6 Sản lượng dưới sản lượng print("7 6. Sao chép one_like(), zeros_like(), full_like()print("Array...90 – Trả về mảng có cùng hình dạng và kiểu nhưng chứa giá trị một arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])10 print("Array...91 – Trả về mảng có cùng hình dạng và loại nhưng chứa các giá trị bằng 0 arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])11 print("Array...92 – Trả về mảng có cùng hình dạng và loại nhưng chứa các giá trị được chỉ định arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])12 7. Sự kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích cách tạo một bản sao của mảng NumPy bằng cách sử dụng hàm arr = np.array([[28, 49, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])13 với các ví dụ và cũng tiết lộ điều gì sẽ xảy ra khi bạn cập nhật mảng đã sao chép hoặc mảng gốc |