Библиотека Numpy. Копии и представления
Ранее мы уже говорили про такую проблему со списками, когда при присваивании новой переменной и последующем изменении изначальный список тоже меняется. Такая же ситуация происходит и в numpy. По умолчанию мы не создаем новый объект, а лишь передаем ссылку на него.
Поскольку Numpy более гибкий, то и инструментов у него больше:
Представление (поверхностное копирование) и глубокое копирование.
Представление - позволяет как угодно изменять форму, но при изменении данных меняются данные и у изначального массива. Можно получить через срез.
Глубокое копирование - создается новый объект, который не имеет ничего общего со старым (кроме набора данных, но хранятся они уже в разных ячейках памяти)
#numpy
Ранее мы уже говорили про такую проблему со списками, когда при присваивании новой переменной и последующем изменении изначальный список тоже меняется. Такая же ситуация происходит и в numpy. По умолчанию мы не создаем новый объект, а лишь передаем ссылку на него.
Поскольку Numpy более гибкий, то и инструментов у него больше:
Представление (поверхностное копирование) и глубокое копирование.
Представление - позволяет как угодно изменять форму, но при изменении данных меняются данные и у изначального массива. Можно получить через срез.
Глубокое копирование - создается новый объект, который не имеет ничего общего со старым (кроме набора данных, но хранятся они уже в разных ячейках памяти)
#numpy