[numpy] PY - NumPy Array Copy vs View (배열 복사 vs 뷰) ★

목차

1. 배열 (Copy / View) 차이점
2. 배열 Copy
3. 배열 view
4. 배열의 데이터 개별소유 여부 확인

배열 (Copy / View) 차이점

copy()

원본과 복사본이 별개. 

즉, 서로 영향 안 미침. 

즉, 복사본 배열이 데이터 개별 소유 O.

 

view()

원본과 복사본 상호 영향. 

즉, 서로 영향 미침. 

즉, 복사본 배열이 데이터 개별 소유 X.

 

배열 Copy

※ 원본 변경 시, 복사본에 영향 안 미침.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

x = arr.copy()

arr[0] = 34

print(arr) # [34  2  3  4  5]

print(x) # [1 2 3 4 5]

 

---

※ 복사본 변경 시, 원본에 영향 안 미침.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

x = arr.copy()

x[0] = 34

print(arr) # [1  2  3  4  5]

print(x) # [34 2 3 4 5]

 

배열 view

※ 원본 변화가 복사본에 영향 미침.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

x = arr.view()

arr[0] = 34

print(arr) # [34  2  3  4  5]

print(x) # [34  2  3  4  5]

 

---

※ 복사본 변화가 원본에 영향 미침.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

x = arr.view()

x[0] = 34

print(arr) # [34  2  3  4  5]

print(x) # [34  2  3  4  5] 

 

배열의 데이터 개별소유 여부 확인

 

NumPy 배열 객체의 base 속성 이용.

※ copy()로 생성된 배열 (= 데이터 개별 소유 O) 경우, None 반환.

※ view()로 생성된 배열 (= 데이터 개별 소유 X) 경우, 원본 배열 반환.

 

---

[예제]

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

x = arr.copy()

y = arr.view()

print(x.base) # None

print(y.base) # [1 2 3 4 5]