Python中关于list与NumPy.ndarry切片两者的对比详解-木庄网络博客

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这篇文章主要介绍了详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别的相关资料,list 切片返回的是不原数据，对新数据的修改不会影响原数据而NumPy.ndarry 的切片返回的是原数据需要的朋友可以参考下

详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别

实例代码：

# list 切片返回的是不原数据，对新数据的修改不会影响原数据
In [45]: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] 
 
In [46]: list2 = list1[:3]
 
In [47]: list2
Out[47]: [1, 2, 3]
 
In [49]: list2[1] = 1999
 
# 原数据没变
In [50]: list1
Out[50]: [1, 2, 3, 4, 5]
 
In [51]: list2
Out[51]: [1, 1999, 3]
 
 
 
# 而 NumPy.ndarry 的切片返回的是原数据
In [52]: arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
 
In [53]: arr
Out[53]: array([1, 2, 3, 4, 5])
 
In [54]: arr1 = arr[:3]
 
In [55]: arr1
Out[55]: array([1, 2, 3])
 
In [56]: arr1[0] = 989
 
In [57]: arr1
Out[57]: array([989,  2,  3])
 
# 修改了原数据
In [58]: arr
Out[58]: array([989,  2,  3,  4,  5])
 
# 若希望得到原数据的副本， 可以用 copy()
In [59]: arr2 = arr[:3].copy()
 
In [60]: arr2
Out[60]: array([989,  2,  3])
 
In [61]: arr2[1] = 99282
 
In [62]: arr2
Out[62]: array([ 989, 99282,   3])
 
# 原数据没被修改
In [63]: arr
Out[63]: array([989,  2,  3,  4,  5])