Python中的 numpy.ndarray.view()

在Python中，NumPy（Numerical Python）是一个基于Python语言的科学计算库。它提供了高效的多维数组对象，以及用于处理数组的各种工具。numpy.ndarray是NumPy中最重要的类之一。它是一个多维数组对象，在NumPy中用于存储和处理大量的数据。

numpy.ndarray.view()是一个用于创建 numpy.ndarray 类型的新视图的方法。它允许用户创建一个具有相同数据但具有不同形状或类型的数组对象。视图本质上是数组数据的不同表示，以不同的方式组织和评估数据。视图中的更改不会影响到原始数据，因为视图只是对其的“窥视”。

语法

numpy.ndarray.view()的语法如下所示：

ndarray.view(dtype=None, type=None)

参数：

• dtype：返回视图的数据类型。如果不指定，则返回相同的数据类型。
• type：返回视图的类型。如果不指定，则返回 ndarray 类型。

示例

下面是使用 numpy.ndarray.view() 方法创建视图的一个简单示例：

import numpy as np

# 创建一个 2x3 的数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 创建一个视图，形状为 3x2
b = a.view().reshape(3, 2)

# 在视图中修改值
b[0, 0] = 99

print("a = ")
print(a)

print("b = ")
print(b)

输出：

a = 
[[99  2  3]
 [ 4  5  6]]
b = 
[[99  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]]

在上面的示例中，我们创建了一个 2x3 的数组 a，并使用 a.view() 方法创建了一个形状为 3x2 的数组视图 b。我们可以看到，在视图 b 中修改值不会影响到原始数组 a。但是，我们可以通过修改 b 中的值来修改 a 中的值。

总结

numpy.ndarray.view() 方法用于创建一个具有相同数据但形状和类型可能不同的数组对象。它是一种高效的方式，可以使用不同的方式组织和处理现有的数组数据。使用视图，我们可以避免不必要的数据复制，从而提高计算效率。