在 NumPy 数组中复制和查看

NumPy 是一个处理多维数组和矩阵的 Python 库，提供了丰富的数组操作和数学函数等工具。在 NumPy 数组中，复制和查看是两个常用的操作，因此我们需要深入了解它们的实现方法。

复制数组

在 NumPy 中，我们经常需要将一个数组复制到另一个数组中，或者只复制数组的部分数据。复制操作可以使用 NumPy 库中的 copy() 函数来实现。

复制整个数组

要复制整个数组，可以使用 copy() 函数，它会返回一个新的数组，并将原始数组的数据复制到新数组中，两个数组互不干扰。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = arr1.copy()

print(arr1)  # 输出 [1 2 3 4 5]
print(arr2)  # 输出 [1 2 3 4 5]

arr2[0] = -1  # 修改 arr2 中的值

print(arr1)  # 输出 [1 2 3 4 5]
print(arr2)  # 输出 [-1 2 3 4 5]

复制部分数据

要复制数组的部分数据，可以使用切片（slice）操作。切片操作会返回一个新的数组，该数组包括原始数组中指定范围内的元素。需要注意的是，切片操作不会对原始数组进行修改。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = arr1[2:4].copy()

print(arr1)  # 输出 [1 2 3 4 5]
print(arr2)  # 输出 [3 4]

arr2[0] = -1  # 修改 arr2 中的值

print(arr1)  # 输出 [1 2 3 4 5]
print(arr2)  # 输出 [-1 4]

查看数组

在 NumPy 中，有时我们需要查看数组的某些元素，而不是复制它们。查看操作可以使用 NumPy 库中的切片（slice）操作来实现。

查看部分数据

要查看数组的部分数据，可以使用切片（slice）操作。切片操作会返回一个新的数组，该数组包括原始数组中指定范围内的元素。需要注意的是，切片操作不会对原始数组进行修改。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = arr1[2:4]

print(arr1)  # 输出 [1 2 3 4 5]
print(arr2)  # 输出 [3 4]

查看整个数组

要查看整个数组，可以直接打印数组变量。在 Jupyter Notebook 等交互式环境中，也可以通过输入变量名并按下回车键来查看数组的值。需要注意的是，打印操作不会对数组进行修改。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr1)  # 输出 [1 2 3 4 5]