今天就跟大家聊聊有关数据分析中的NumPy深拷贝与浅拷贝是怎样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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背景介绍
今天我们学习NumPy数组的深拷贝与浅拷贝以及数组的属性使用。我们接着使用Jupyter Notebook实现所有的代码演示，接下来开始:
入门示例
以下为在Jupyter Notebook中的执行过程：
代码过程：
# # NumPy# ## 深拷贝与浅拷贝学习
import numpy as npx = np.array([-45, -31, -12, 0, 2, 25, 51, 99])y = x# ### 查看素组是否相同# 引用相同x is yid(x)id(y)x == yy[4] = 1010yxtree_house = np.array([-45, -31, -12, 0, 2, 25, 51, 99])tree_house == yid(tree_house)id(x)tree_house[0] = 214tree_housextree_house == xtree_house is x
# ## 浅拷贝farm_house = tree_house.view()farm_house.shape = (2, 4)tree_housefarm_housetree_house[3] = -111farm_house
# ## 深拷贝dog_house = np.copy(tree_house)dog_house[0] = -121dog_housetree_house
看完上述内容，你们对数据分析中的NumPy深拷贝与浅拷贝是怎样的有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
当前标题：数据分析中的NumPy深拷贝与浅拷贝是怎样的
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