python - numpy 数组切片和 Python 列表切片有什么区别？

Question

如果curr_frames是一个numpy数组，最后一行是什么意思？

curr_frames = np.array(curr_frames)

idx = map(int,np.linspace(0,len(curr_frames)-1,80))

curr_frames = curr_frames[idx,:,:,:,]

Answer 1

Python 内置列表与 numpy 数组的一个重要区别:

• 在内置列表中进行切片时，它会创建一个副本。

  X=[1,2,3,4,5,6]
  Y=X[:3]   #[1,2,3]
  

  通过从 0-3 对 X 进行切片，我们创建了一个副本并将其存储在变量 Y 中。

我们可以通过更改 Y 来验证这一点，即使我们更改 Y，它也不会影响 X。

    Y[0]=20
    print(Y) # [20,2,3]
    print(X) # [1,2,3,4,5,6]

• 当 numpy 中的切片不会创建新副本但它仍然引用原始数组时

  A=np.array([1,2,3,4,5,6])
  B=A[:3]
  

通过在这里对 A 进行切片并将其分配给 B，B 仍然引用原始数组 A。

我们可以验证，通过更改 B 中的元素，它也会更改 A 中的值。

    B[0]=20
    print(B) # [20,2,3]
    print(A) # [20,2,3,4,5,6]