Das Kopieren von Daten in NumPy kann ein entscheidendes Problem sein, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten oder das Original unverändert lassen möchten. In NumPy bezieht sich eine „flache Kopie“ im Allgemeinen auf das Erstellen einer neuen Ansicht eines Arrays, ohne den Inhalt physisch zu kopieren, was effiziente Vorgänge und Speicherverwaltung ermöglicht. Hier erfahren Sie, wie Sie eine flache Kopie in NumPy durchführen und wann dies nützlich sein könnte.
Schritt 1: View vs. verstehen Kopieren
Eine Ansicht in NumPy ist einfach ein anderer Name für denselben Datensatz im Speicher. Das bedeutet, dass sich durch die Änderung von Daten in der Ansicht die ursprüngliche Anordnung ändert. Im Gegensatz dazu erstellt eine „Deep Copy“ eine vollständige, separate Kopie der Daten im Speicher.
Schritt 2: Erstellen Sie eine Ansicht
Die häufigste Methode zum Erstellen einer Ansicht in NumPy ist die Verwendung der Methode .view() oder die Verwendung von Slicing. Bei der Verwendung von Slicing wird automatisch eine Ansicht des ursprünglichen Arrays erstellt. Zum Beispiel:
numpy als np importieren
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
view_a = a[1:4] # Erstellen Sie eine Ansicht von Index 1 bis 3
view_a[1] = 20 # Ändern Sie sowohl die Ansicht als auch das ursprüngliche Array
print(""Original:"", a)
print(""Ansicht:"", view_a)
Schritt 3: Überprüfen Sie die Unabhängigkeit der Daten
Um zu überprüfen, ob ein Array eine Ansicht oder eine Kopie ist, können Sie das Attribut .base verwenden. Wenn .baseNone ist, verfügt das Array über einen eigenen Speicherplatz. Andernfalls zeigt das Attribut auf das ursprüngliche Array.
print(""View base_a:"", view_a.base) # Not None, zeigt auf 'a'
Schritt 4: Allgemeine Verwendungen von Ansichten
Das Erstellen von Ansichten ist bei der Datenanalyse hilfreich, wenn Sie mit Teilmengen eines größeren Datensatzes arbeiten müssen, ohne dass die Leistung durch das Kopieren von Daten beeinträchtigt wird. Ansichten ermöglichen eine effiziente Manipulation von Größe, Form und Teilmengen von Daten unter Beibehaltung der Integrität der ursprünglichen Menge.
Fazit
Zu verstehen, wie und wann Ansichten in NumPy verwendet werden sollen, ist für eine effiziente Array-Manipulation und Speicherverwaltung in Python von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei Datenwissenschafts- und maschinellen Lernanwendungen, bei denen Leistung und Effizienz von entscheidender Bedeutung sind. Diese Funktion von NumPy bietet ein leistungsstarkes Tool für die Datenverwaltung in großem Maßstab.
Das Kopieren von Daten in NumPy kann ein entscheidendes Problem sein, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten oder das Original unverändert lassen möchten. In NumPy bezieht sich eine „flache Kopie“ im Allgemeinen auf das Erstellen einer neuen Ansicht eines Arrays, ohne den Inhalt physisch zu kopieren, was effiziente Vorgänge und Speicherverwaltung ermöglicht. Hier erfahren Sie, wie Sie eine flache Kopie in NumPy durchführen und wann dies nützlich sein könnte.
Schritt 1: View vs. verstehen Kopieren
Eine Ansicht in NumPy ist einfach ein anderer Name für denselben Datensatz im Speicher. Das bedeutet, dass sich durch die Änderung von Daten in der Ansicht die ursprüngliche Anordnung ändert. Im Gegensatz dazu erstellt eine „Deep Copy“ eine vollständige, separate Kopie der Daten im Speicher.
Schritt 2: Erstellen Sie eine Ansicht
Die häufigste Methode zum Erstellen einer Ansicht in NumPy ist die Verwendung der Methode
.view()oder die Verwendung von Slicing. Bei der Verwendung von Slicing wird automatisch eine Ansicht des ursprünglichen Arrays erstellt. Zum Beispiel:numpy als np importieren a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) view_a = a[1:4] # Erstellen Sie eine Ansicht von Index 1 bis 3 view_a[1] = 20 # Ändern Sie sowohl die Ansicht als auch das ursprüngliche Array print(""Original:"", a) print(""Ansicht:"", view_a)Schritt 3: Überprüfen Sie die Unabhängigkeit der Daten
Um zu überprüfen, ob ein Array eine Ansicht oder eine Kopie ist, können Sie das Attribut
.baseverwenden. Wenn.baseNoneist, verfügt das Array über einen eigenen Speicherplatz. Andernfalls zeigt das Attribut auf das ursprüngliche Array.print(""View base_a:"", view_a.base) # Not None, zeigt auf 'a'Schritt 4: Allgemeine Verwendungen von Ansichten
Das Erstellen von Ansichten ist bei der Datenanalyse hilfreich, wenn Sie mit Teilmengen eines größeren Datensatzes arbeiten müssen, ohne dass die Leistung durch das Kopieren von Daten beeinträchtigt wird. Ansichten ermöglichen eine effiziente Manipulation von Größe, Form und Teilmengen von Daten unter Beibehaltung der Integrität der ursprünglichen Menge.
Fazit
Zu verstehen, wie und wann Ansichten in NumPy verwendet werden sollen, ist für eine effiziente Array-Manipulation und Speicherverwaltung in Python von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei Datenwissenschafts- und maschinellen Lernanwendungen, bei denen Leistung und Effizienz von entscheidender Bedeutung sind. Diese Funktion von NumPy bietet ein leistungsstarkes Tool für die Datenverwaltung in großem Maßstab.