详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的对比

概述详解Pythonlist与NumPy.ndarry切片之间的区别实例代码：#list切片返回的是不原数据，对新数据的修改不会影响原数据

详解Python List 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别

实例代码：

# List 切片返回的是不原数据，对新数据的修改不会影响原数据In [45]: List1 = [1,2,3,4,5] In [46]: List2 = List1[:3]In [47]: List2Out[47]: [1,3]In [49]: List2[1] = 1999# 原数据没变In [50]: List1Out[50]: [1,5]In [51]: List2Out[51]: [1,1999,3]# 而 NumPy.ndarry 的切片返回的是原数据In [52]: arr = np.array([1,5])In [53]: arrOut[53]: array([1,5])In [54]: arr1 = arr[:3]In [55]: arr1Out[55]: array([1,3])In [56]: arr1[0] = 989In [57]: arr1Out[57]: array([989,3])# 修改了原数据In [58]: arrOut[58]: array([989,5])# 若希望得到原数据的副本， 可以用 copy()In [59]: arr2 = arr[:3].copy()In [60]: arr2Out[60]: array([989,3])In [61]: arr2[1] = 99282In [62]: arr2Out[62]: array([ 989,99282,3])# 原数据没被修改In [63]: arrOut[63]: array([989,5])

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总结

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