Array de cópia em Python

Numpy é uma biblioteca muito útil de Python para criar diferentes tipos de matrizes e executar cálculos numéricos. A matriz é uma estrutura de dados do Python para armazenar vários elementos por Numpy. A matriz pode ser copiada em Python usando o operador de atribuição, diferentes funções internas da biblioteca Numpy e para um loop. Diferentes maneiras de copiar uma matriz no Python foram mostradas neste tutorial.

Exemplo 1: copie uma matriz usando o operador '='

Uma matriz pode ser copiada para outra matriz usando o operador de atribuição "=". Mas esse operador não cria uma cópia duplicada da matriz principal e apenas cria uma referência da matriz original. Portanto, se algum valor for alterado para a matriz original, ele mudará o valor da matriz copiada também. Crie um arquivo python com o seguinte script para verificar o uso do operador de atribuição para copiar uma matriz.

#Import o módulo Numpy
importar numpy como np
#Crie uma matriz
Array1 = np.Array ([34.5, 89.34, 23.6, 45.72, 62.87])
#Copy the Array usando '=' Operador
Array2 = Array1
#Modify o 4º elemento da matriz principal
Array1 [3] = 10.12
Imprima ("A saída após modificar a matriz principal")
#Display as duas matrizes
print ("O conteúdo da matriz principal", Array1)
print ("O conteúdo da matriz copiada", Array2)
#Modify o 1º elemento da matriz copiada
Array2 [0] = 20.34
Imprima ("\ nA saída após modificar a matriz copiada")
#Display ambas as matrizes novamente
print ("O conteúdo da matriz principal", Array1)
print ("O conteúdo da matriz copiada", Array2)

Saída
A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima. A saída mostra que as mudanças na matriz principal mudam na matriz copiada e as mudanças na mudança de matriz copiada na matriz principal.

Exemplo 2: copie uma matriz usando cópia () função

Usando a cópia() Função é outra maneira de copiar uma matriz em Python. Nesse caso, um novo objeto de matriz é criado a partir da matriz original e esse tipo de cópia é chamado de cópia profunda. Se algum valor for modificado na matriz original ou copiada, não criará nenhuma alteração em outra matriz. A sintaxe da função copy () é dada abaixo.

Sintaxe

Array2 = Array1.cópia de()

O método copy () não assume nenhum argumento e retorna uma nova matriz com os valores da matriz original.

Crie um arquivo python com o seguinte script que copiará uma matriz Numpy usando a função copy (). Aqui, o valor da matriz original e a matriz copiada foi alterada no script.

#Import módulo Numpy
importar numpy como np
#Crie uma matriz
Array1 = np.Array ([67, 45, 78, 12, 56, 51])
#Copy the Array Usando a função Copy ()
Array2 = Array1.cópia de()
#Modify o terceiro elemento da matriz principal
Array1 [2] = 99
Imprima ("A saída após modificar a matriz principal")
#Display as duas matrizes
print ("O conteúdo da matriz principal", Array1)
print ("O conteúdo da matriz copiada", Array2)
#Modify o 6º elemento da matriz copiada
Array2 [5] = 0
Imprima ("\ nA saída após modificar a matriz copiada")
#Display ambas as matrizes novamente
print ("O conteúdo da matriz principal", Array1)
print ("O conteúdo da matriz copiada", Array2)

Saída
A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima. A saída mostra que a mudança na matriz principal não altera o valor da matriz copiada e a mudança na matriz copiada não altera o valor da matriz principal.

Exemplo 3: Copie uma matriz usando a função View ()

Usando a vista() Função é outra maneira de copiar uma matriz em Python. Mas essa função não cria uma cópia duplicada da matriz principal e apenas cria uma referência da matriz original. Portanto, se algum valor for alterado para a matriz original, ele mudará o valor da matriz copiada também. Este tipo de cópia é chamado de cópia rasa. A sintaxe da função View () é dada abaixo.

Sintaxe

Array2 = Array1.visualizar()

Crie um arquivo python com o seguinte script que copiará uma matriz Numpy usando a função View (). Aqui, o valor da matriz original e a matriz copiada foi alterada no script.

#Import módulo Numpy
importar numpy como np
#Crie uma matriz
Array1 = np.Array ([7, 4, 7, 2, 1, 9])
#Copy the Array usando a função View ()
Array2 = Array1.visualizar()
#Modify o 1º elemento da matriz principal
Array1 [0] = 11
Imprima ("A saída após modificar a matriz principal")
#Display as duas matrizes
print ("O conteúdo da matriz principal", Array1)
print ("O conteúdo da matriz copiada", Array2)
#Modificar o 5º elemento da matriz copiada
Array2 [4] = 99
Imprima ("\ nA saída após modificar a matriz copiada")
#Display ambas as matrizes novamente
print ("O conteúdo da matriz principal", Array1)
print ("O conteúdo da matriz copiada", Array2)

Saída
A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima. A saída mostra que a mudança na matriz principal altera os valores da matriz copiada e a mudança na matriz copiada altera o valor da matriz principal.

Exemplo 4: Cópia da matriz usando loop

Crie um arquivo python com o seguinte script para saber a maneira de copiar uma matriz sem usar nenhuma função interna ou operador de atribuição. Qualquer loop pode ser usado para copiar os valores de uma matriz para outra matriz. O loop 'para' foi usado no script para copiar uma matriz para outra matriz.

#Import módulo Numpy
importar numpy como np
#Crie uma matriz
Array1 = np.Array ([11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88])
#Crie a segunda matriz com o tamanho da primeira matriz
Array2 = [Nenhum]*Len (Array1)
#Copying todos os elementos de uma matriz em outro
para i no intervalo (0, len (Array1)):
Array2 [i] = Array1 [i];
#Modify o 2º elemento da matriz principal
Array1 [1] = 25
#Modificar o quarto elemento da matriz copiada
Array2 [3] = 45
print ("A saída depois de modificar a primeira e a segunda matrizes")
#Display as duas matrizes
print ("O conteúdo da matriz original", Array1)
print ("O conteúdo da matriz copiada", Array2)

Saída
A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima. A saída mostra que a mudança na matriz principal não altera o valor da matriz copiada e a mudança na matriz copiada não altera o valor da matriz principal.

Conclusão

As maneiras de copiar matrizes usando o operador de atribuição, funções internas e loop foram mostradas neste tutorial. A função Operador de atribuição e View () criam uma cópia superficial da matriz original e a função copy () e loop criam uma cópia profunda da matriz original.