np.array的np.array深副本 [英] Deep copy of a np.array of np.array

问题描述

我有不同的numpy的阵列的numpy的数组，我想使阵列的深层副本。我发现了以下工作：

 导入numpy的是NP成对= [（2,3），（3,4），（4,5）]
array_of_arrays = np.array（[np.arange（A * B）.reshape（A，B）为（A，B）在对数]）A = array_of_arrays [：]＃不工作
B = array_of_arrays [：] [：]＃不工作
C = np.array（array_of_arrays，副本= TRUE）＃不工作
D = np.array（[np.array（X，复制=真）在array_of_arrays X]）array_of_arrays [0] [0,0] = 100
打印[0] [0,0]，B [0] [0,0]，C [0] [0,0]，D [0] [0,0]
 

为d做到这一点的最好方法是什么？是否有我错过了一个深拷贝功能？
什么是与此不同的数组大小的数组的每个元素进行交互的最佳方式？

解决方案

 导入numpy的是NP
进口副本成对= [（2,3），（3,4），（4,5）]
array_of_arrays = np.array（[np.arange（A * B）.reshape（A，B）为（A，B）在对数]）A = copy.deepcopy（array_of_arrays）
 

随意这里阅读了更多有关此。

呵呵，这里是最简单的测试用例：

  A [0] [0,0]
打印[0] [0,0]，array_of_arrays [0] [0,0]
 

I have a numpy array of different numpy arrays and I want to make a deep copy of the arrays. I found out the following:

import numpy as np

pairs = [(2, 3), (3, 4), (4, 5)]
array_of_arrays = np.array([np.arange(a*b).reshape(a,b) for (a, b) in pairs])

a = array_of_arrays[:] # Does not work
b = array_of_arrays[:][:] # Does not work
c = np.array(array_of_arrays, copy=True) # Does not work
d = np.array([np.array(x, copy=True) for x in array_of_arrays])

array_of_arrays[0][0,0] = 100
print a[0][0,0], b[0][0,0], c[0][0,0], d[0][0,0]

Is d the best way to do this? Is there a deep copy function I missed? And what is the best way to interact with each element in this array of different sized arrays?

解决方案

import numpy as np
import copy

pairs = [(2, 3), (3, 4), (4, 5)]
array_of_arrays = np.array([np.arange(a*b).reshape(a,b) for (a, b) in pairs])

a = copy.deepcopy(array_of_arrays)

Feel free to read up more about this here.

Oh, here is simplest test case:

a[0][0,0]
print a[0][0,0], array_of_arrays[0][0,0]

这篇关于np.array的np.array深副本的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！