python - numpy asarray() 是否引用原始列表

Question

我有一个很长的列表列表，我正在使用 numpy.asarray() 将它转换为一个 numpy 数组，在获取这个矩阵后删除原始列表是否安全，或者新创建的 numpy 数组是否也会受到影响通过这个 Action ？

Answer 1

我很确定数据不会共享，您可以安全地删除列表。您的原始 matrix 是 Python 对象的嵌套结构，数字本身也是 Python 对象，可以位于内存中的任何位置。 Numpy 数组也是一个对象，但它或多或少是一个包含数据维度和类型的 header ，带有指向连续数据 block 的指针，其中所有数字都尽可能接近“原始数字” .这两种不同的方式无法共享数据，因此大概是在创建 Numpy 数组时复制了数据。示例:

In [1]: m = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
In [2]: import numpy as np
In [3]: M = np.array(m)
In [4]: M[1,1] = 55
In [5]: M
Out[5]: 
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 55,  6],
       [ 7,  8,  9]])
In [6]: m
Out[6]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # original is not modified!

请注意，Numpy 数组可以彼此共享数据，例如当您将切片放入数组时。这称为“ View ”，因此如果您修改子集中的数据，原始数组中的数据也会发生变化:

In [18]: P = M[1:, 1:]
In [19]: P[1,1] = 666
In [20]: P
Out[20]: 
array([[ 55,   6],
       [  8, 666]])
In [21]: M
Out[21]: 
array([[  1,   2,   3],
       [  4,  55,   6],
       [  7,   8, 666]])  # original is also modified!