Python numpy.copy函数方法的使用

numpy.copy

numpy.copy(a, order='K', subok=False) [source]

返回给定对象的数组副本。

参数：	a ：array_like 输入数据。 order ：{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, 可选 控制副本的内存布局。'C'表示C-order， 'F'表示F-order， 'a'表示'F'（如果a与Fortran相邻）， 否则为'C'。“K”的装置的布局匹配一个尽可能接近。 （请注意，此函数和ndarray.copy非常相似， 但是它们的order =参数具有不同的默认值。） subok：bool,可选 如果为True，则子类将被传递，否则返回的数组将被强制为基类数组（默认为False）。 1.19.0版中的新功能。
返回值：	arr ：ndarray 与a相同的数组

Notes

这等效于：

>>> np.array(a, copy=True)  

例子

import numpy as np

# 创建一个数组
original_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("原始数组:")
print(original_array)

# 使用 numpy.copy 创建副本
copied_array = np.copy(original_array)
print("\n复制的数组:")
print(copied_array)

# 修改副本
copied_array[0] = 99
print("\n修改后的复制数组:")
print(copied_array)

# 检查原始数组是否受到影响
print("\n原始数组（未修改）:")
print(original_array)

# 示例：多维数组
multi_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("\n原始多维数组:")
print(multi_array)

# 创建多维数组的副本
multi_array_copy = np.copy(multi_array)
print("\n复制的多维数组:")
print(multi_array_copy)

# 修改副本
multi_array_copy[0, 0] = 99
print("\n修改后的复制多维数组:")
print(multi_array_copy)

# 检查原始多维数组是否受到影响
print("\n原始多维数组（未修改）:")
print(multi_array)

文档：numpy.copy.html