NP 深拷贝矩阵 - Python

在使用Numpy库进行数组和矩阵操作时，你可能需要使用深拷贝来避免值的传递。

什么是深拷贝？

深拷贝是将一个对象完全复制一份新的，新的对象与原对象不共享任何内容，对新的对象进行修改不会影响原对象的值。

如何进行深拷贝？

在Numpy库中，使用copy()函数来进行深拷贝。假设你有一个NumPy矩阵matrix：

import numpy as np

matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

使用copy()函数来进行深拷贝：

matrix_copy = matrix.copy()

这样，一个新的NumPy矩阵matrix_copy就被创建了，与原矩阵matrix不共享任何内容。

示例

以下是一个完整的示例，其中使用copy()函数进行深拷贝：

import numpy as np

# 创建一个NumPy矩阵
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

#进行深拷贝
matrix_copy = matrix.copy()

# 修改矩阵的值
matrix_copy[0][0] = 0

# 输出两个矩阵的值
print("原矩阵：")
print(matrix)
print("复制后矩阵：")
print(matrix_copy)

输出结果为：

原矩阵：
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
复制后矩阵：
[[0 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

可以看到，修改复制后的矩阵并不会影响原矩阵的值。

总结

在Numpy中使用copy()函数进行深拷贝可以避免值的传递，确保原数组或矩阵的值不会被修改。