Содержание

Присваивание и копирование

В приведенных выше примерах имя массива — это переменная-ссылка (или поле-ссылка), содержащая адрес объекта массива. Поэтому присваивание таких переменных друг другу — это не копирование массивов, а копирование ссылок на объекты. Например.

int ary[][] = new int[][] {

{1, 1, 1, 1},

{2, 2, 2},

{1, 2, 3, 4, 5},

};

int copyAry[][] = ary;

В данном примере все абсолютно корректно, но copyAry — это не ссылка на копию массива, а еще одна ссылка на тот же массив. Для создания копии придется написать соответствующий метод.

В состав стандартной библиотеки Java входят разнообразные средства работы с массивами. В пакете java.util имеется класс Arrays, который обеспечивает множество полезных операций над массивами (см. документацию).

  • 1. Массивы являются объектами специфической формы.

    В частности, любой массив имеет поле length, которое определяет его размер.

  • 2. Массивы индексируются от 0.

  • 3. Java жестко контролирует выход за границы массива (прерывание IndexOutOfBoundException).

  • 4. Массив элементарного типа, например int, — это действительно массив значений (т.е. массив целых чисел). Массив объектов — это массив ссылок на объекты. Т.е. недостаточно создать сам массив, нужно еще создать объекты, входящие в него.

  • 5. Существуют два способа создания массива — операцией new и явной инициализацией.

  • 6. Для многомерных массивов существует возможность задания разного размера массивов второго, третьего и т.д. измерений, но это «экзотика».

10)

Инкапсуляция

Инкапсуляция является важнейшим свойством объектов, на котором строится объектно-ориентированное программирование. Инкапсуляция заключается в том, что объект скрывает в себе детали, которые несущественны для использования объекта. В традиционном подходе к программированию с использованием глобальных переменных программист не был застрахован от ошибок, связанных с использованием процедур, не предназначенных для обработки данных, связанных с этими переменными. Предположим, например, что имеется «не-ООП» программа, предназначенная для начисления заработной платы сотрудникам некой организации, а в программе имеются два массива. Один массив хранит величину заработной платы, а другой – телефонные номера сотрудников (для составления отчёта для налоговой инспекции). Что произойдёт, если программист случайно перепутает эти массивы? Очевидно, для бухгалтерии начнутся тяжёлые времена. «Жёсткое» связание данных и процедур их обработки в одном объекте позволит избежать неприятностей такого рода. Инкапсуляция и является средством организации доступа к данным только через соответствующие методы.

В нашем примере описание объекта процедура инициализации Init и функции GetX и GetY уже не существуют как отдельные самостоятельные объекты.

Это неотъемлемые части объектного типа Location. Если в программе имеется описание нескольких переменных указанного типа, то для каждой переменной резервируется своя собственная область памяти для хранения данных, а указатели на точки входа в процедуру и функции – общие. Вызов каждого метода возможен только с помощью составного имени, явно указывающего, для обработки каких данных предназначен данный метод.

11)

#4. Свойства и представления массивов, создание их копий

Смотреть материал на видео

Это занятие начнем с изучения основных свойств массивов NumPy. С некоторыми из них мы уже знакомы. Например, если создать вот такой одномерный массив: 

a = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

то через точку нам будут доступны методы и свойства класса array. В частности, следующая строчка: 

a.dtype

возвратит текущий тип данных элементов массива:

dtype(‘float64’)

Но через него мы также можем поменять тип данных, если присвоить ему другое определение: 

a. dtype = np.int8()

Мы здесь используем класс int8 для описания целочисленного типа в 8 бит (1 байт). Все данные будут преобразованы и при выводе массива увидим значения:

array([-102, -103, -103, -103, -103, -103,  -71,   63, -102, -103, -103,
       -103, -103, -103,  -55,   63,   51,   51,   51,   51,   51,   51,
        -45,   63, -102, -103, -103, -103, -103, -103,  -39,   63,    0,
          0,    0,    0,    0,    0,  -32,   63,   51,   51,   51,   51,
         51,   51,  -29,   63,  102,  102,  102,  102,  102,  102,  -26,
         63, -102, -103, -103, -103, -103, -103,  -23,   63,  -51,  -52,
        -52,  -52,  -52,  -52,  -20,   63], dtype=int8)

Их стало больше. Изначально имели длину массива в 9 элементов, теперь стало: 

a.size  # 72 элемента

Свойство size возвращает число элементов массива вне зависимости от его размерности. Почему массив стал иметь 72 элемента вместо 9? Ну, во-первых, можно заметить, что на каждый исходный элемента приходится 72:9 = 8 чисел типа int8 (1 байт). То есть, изначальный тип float64 был разложен на 8 байт. Что вполне логично, так как 64 бит = 8 байт. И, фактически, все исходные вещественные данные были просто представлены набором байт. Отсюда такое превращение одного массива в другой. При этом потерь данных не произошло и, если мы снова вернем тип float64: 

a.dtype = np.float64()

то увидим исходный массив:

array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

По этой же причине, если менять тип в уже существующем массиве, скажем, на float32: 

a.dtype = 'float32'

то число его элементов увеличится вдвое: 

a.size # 18 элементов

а содержимое станет следующим:

array([-1.58818684e-23,  1.44999993e+00, -1.

58818684e-23,  1.57499993e+00,
        4.17232506e-08,  1.64999998e+00, -1.58818684e-23,  1.69999993e+00,
        0.00000000e+00,  1.75000000e+00,  4.17232506e-08,  1.77499998e+00,
        2.72008302e+23,  1.79999995e+00, -1.58818684e-23,  1.82499993e+00,
       -1.07374184e+08,  1.84999990e+00], dtype=float32)

Вот так ведут себя массивы NumPy при изменении их типов данных.

Далее, если требуется узнать сколько байт занимает один элемент, то можно воспользоваться свойством: 

a.itemsize # вернет 4 (байта)

Соответственно, размер памяти для всего массива можно вычислить так: 

a.size*a.itemsize # вернет 72 (байта)

Представления массивов

Давайте теперь создадим массив размерностью 3x4x5: 

b = np.ones( (3, 4, 5) )

Узнать количество его осей, можно через свойство ndim (доступно только для чтения): 

b. ndim # вернет значение 3

Чтобы определить размеры каждой из осей, используется свойство shape: 

b.shape # вернет кортеж (3, 4, 5)

С его помощью мы можем менять размерность массива, главное, чтобы общее число элементов оставалось прежним. Например, сделать так: 

b.shape = 60 # все 60 элементов вытянутся в строку
b.shape = (12, 5) # массив размерностью 12x5

И так далее. Используя свойство shape мы можем менять представление одних и тех же данных текущего массива. Обратите внимание, здесь не создаются новые массивы, а лишь меняется представление текущего. Это очень важный момент при работе с NumPy:

Один и тот же массив в NumPy может иметь разное представление и математически и программно обрабатываться по разному.

Такое весьма полезное и гибкое поведение влечет некоторые следствия. Например, мы хотим сформировать новый массив на основе массива b, просто изменив его форму (представление): 

c = b. reshape(3, 2, 10)

Мы здесь воспользовались методом reshape, который возвращает массив с новой указанной размерностью (прежний массив остается без изменений). В результате, переменная c будет ссылаться на массив размерами 3x2x10, а переменная b – на массив 12×5. Но данные при этом, будут использоваться одни и те же:

Мы легко можем в этом убедиться. Изменим элемент в массиве b: 

b[0, 0] = 10

и это скажется на первом значении массива c. Хотя id этих ссылок будут разными: 

print( id(b), id(c) )  # разные значения

Это связано с тем, что они ссылаются на разные представления одного и того же массива, а не на его данные. То есть, пример функции reshape() показывает, что в пакете NumPy разделяются понятия данные и представление этих данных. В результате, одни и те же данные могут иметь множество разных представлений. Это очень удобно с точки зрения экономии памяти, когда один и тот же массив можно использовать и как одномерный вектор и как матрицу.

Также при работе с NumPy следует помнить, что представления могут формироваться разными способами. Метод reshape() – это лишь один частный пример. Если выполнить транспонирование матрицы b и использовать для этого свойство T: 

d = b.T  # T – транспонирование матрицы (12, 5)

то получим еще одно представление, на которое будет ссылаться переменная d, размерностью: 

d.shape # возвратит кортеж (5, 12)

При этом, сама матрица b останется неизменной.

Как же узнать, когда создается новый, независимый массив, а когда его представление? В идеале, нужно просто знать, какие функции, методы и свойства возвращают новое представление, а какие создают новый массив. Но на начальном этапе об этом легко догадаться из логики работы самой программы: любое изменение формы, как правило, связано с созданием нового представления или изменением текущего. Поэтому, здесь больших проблем, обычно, не возникает. Главное понимать, что в NumPy массивы и их представления – это разные понятия.

Метод view() для создания представления

У каждого массива array существует метод view(), который возвращает копию его представления. О чем здесь речь? Смотрите. Предположим, мы присваиваем один массив другому: 

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b = a

Зная, что в языке Python переменные – это ссылки на объекты, то a и b будут просто ссылаться на один и тот же массив, копирования здесь никакого происходить не будет. Следовательно, если дальше по программе изменить форму массива через одну из этих ссылок, например, так: 

a.shape = 3,3

то вторая ссылка b также будет ссылаться на это измененное представление. В больших и сложных проектах такое поведение может приводить к неожиданным ошибкам, когда программист ожидает вектор, а получает матрицу. Чтобы разрешить эту проблему достаточно создать новое представление начального массива a с помощью метода view(): 

a = np. array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b = a.view()  # создание нового представления

Тогда, меняя форму через ссылку a: 

a.shape = 3,3

это уже никак не скажется на форме того же самого массива, доступного через ссылку b:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Создание копий массивов

Иногда в программе все же нужно создавать копии массивов. Это можно сделать несколькими способами. В последних версиях NumPy функция array() возвращает копию переданного ей массива, например: 

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b = np.array( a )  # создается копия массива

Или же, копию можно получить с помощью метода copy объекта array: 

c = a.copy()  # создание копии массива

При этом происходит копирование всех свойств объекта array. Последний вариант предпочтителен, когда нам нужно получить полную копию массива, а не просто новый объект array.

Видео по теме

#1. Пакет numpy — установка и первое знакомство | NumPy уроки

#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки

#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки

#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки

#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки

#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки

#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки

#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки

#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки

#10. Базовые математические функции | NumPy уроки

#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки

#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки

#13. Транслирование массивов | NumPy уроки

Копирование массива в Java — Темы масштабирования

Обзор

Процедура присваивания приведет к тому, что обе переменные будут указывать на один и тот же массив, массивы в Java нельзя копировать с помощью оператора =. Делать копии примитивных типов несложно, но вы должны учитывать, является ли копия глубокой или поверхностной, когда копируете объекты или ссылки. В Java есть несколько методов копирования массивов.

Объем

В этой статье мы собираемся обсудить

  • Как скопировать массив в java
  • Как скопировать массив в java с помощью оператора присваивания
  • Проблема в операторе присваивания
  • Ручное копирование с использованием цикла for
  • Использование метода clone()
  • с использованием метода arraycopy()

Введение

Операция с массивом Java Copy будет рассмотрена в этом разделе. Копирование массива Java может быть выполнено с использованием многих методов, предоставляемых Java. Массивы в Java, как известно, могут включать в себя элементы примитивных типов, объекты или ссылки. Создание копий примитивных типов — простой процесс, но когда дело доходит до объектов или ссылок, вы должны учитывать, является ли копия глубокой или поверхностной

Пример

В этом примере мы собираемся проверить, как скопировать массив в java, используя цикл for.

Вывод

Код Пояснение

В приведенном выше примере мы создали массив с элементами 1,2,3. Затем создал еще один элемент и присвоил элементы другому массиву. Это создаст копию массива. Чтобы проверить, создана ли копия, мы проверили ее с помощью метода equals(), этот метод возвращает false, что означает, что оба массива имеют разные ссылки.

По сути, мы присваиваем ссылку на массив, когда пишем array2 = array1. Поскольку и массив1, и массив2 относятся к одному и тому же местоположению, любые изменения, которые мы вносим в один массив, также повлияют на другие массивы. Мы также можем проверить это с помощью кода, как показано ниже:

Выходные данные

Объяснение кода

В приведенном выше коде мы создали массив с элементами 1,2,3. Создал еще один массив и присвоил предыдущий массив новому массиву. Поскольку оператор присваивания назначит ссылку на предыдущий массив, метод equals() вернет значение true.

Различные методы копирования массива Java

Существует множество методов копирования массива, и мы подробно обсудим каждый из них.

Копирование вручную с использованием цикла For

Копирование одного элемента за раз с повторением каждого элемента предоставленного исходного массива. Использование этого метода гарантирует, что любые изменения в b не повлияют на исходный массив a, как показано в приведенном ниже примере. Следуя этому примеру, мы собираемся проверить, как скопировать массив в java, используя цикл for 9.0005

Вывод

Код Пояснение

В приведенном выше примере мы создали массив с элементами 1,2,3. Затем создал еще один элемент и присвоил элементы другому массиву. Это создаст копию массива. Чтобы проверить, создана ли копия ia f, мы проверили ее с помощью метода g equals(), этот метод возвращает false, так как оба массива имеют разные ссылки.

Использование метода clone()

Действие по созданию точной копии объекта называется клонированием объекта. Он создает новый экземпляр класса текущего объекта и заполняет все его поля в точности данными, найденными в соответствующих полях текущего объекта.

В этом примере мы собираемся проверить, как копировать массив в java с помощью метода g clone.

Вывод

Код Пояснение

В этом примере мы создали массив с элементами 1,2,3,4,5,6. Мы использовали метод clone() для создания копии массива array1.

Использование метода arraycopy()

Мы также можем использовать метод System.arraycopy(). Система присутствует в пакете `java.lang.

Этот метод запускает действие копирования из исходной позиции в целевую позицию до указанной длины.

Длина целевого массива равна количеству скопированных в него элементов. Он предлагает простой метод копирования раздела массива в другой.

NullPointerException выдается, если любой из аргументов массива имеет значение null. Исключение IndexOutOfBoundException выдается, если какое-либо целочисленное значение является отрицательным или выходит за пределы допустимого диапазона. Синтаксис метода arraycopy() следующий:

Параметры :

  • массив src.
  • Индекс srcPos, с которого начинается копирование.
  • dest обозначает массив назначения.
  • destPos — это индекс, из которого скопированные элементы добавляются в целевой массив.
    • Длина
  • — это размер копируемого подмассива.

В этом примере мы проверим, как скопировать массив в java с помощью метода arraycopy().

Вывод

Код Пояснение

В приведенном выше коде f, во-первых, мы создали массив с элементами 1,2,3,4,5,6,7. Мы использовали метод arraycopy() со следующими параметрами src:a,dest:b, srcpos:0, destpos:0 и длина 3.

Использование метода copyOf() класса Arrays

Функция java.util.Arrays.copyOf(int[] original, int newLength) дублирует предоставленный массив, обрезая или дополняя нулями (при необходимости), чтобы сделать копию желаемая длина. Два массива будут иметь одинаковые значения для всех индексов, допустимых как в исходном массиве, так и в копии. Копия будет содержать 0 для любых индексов, которые являются точными в копии, но не в оригинале. Такие индексы будут присутствовать только в том случае, если заданная длина больше длины исходного массива.

Синтаксис

Параметры

Исходный — копируемый массив. newLength — длина возвращаемой копии.

Возврат

Этот метод возвращает копию исходного массива, дополненную нулями или обрезанную до нужной длины.

В этом примере мы обсудим, как скопировать массив в Java с помощью метода copyof()

Вывод кода

Объяснение кода

В приведенном выше примере мы создали массив с элементами 1,2,3,4,5,6 и создали копию массива с помощью метода Arrays.copyOf() с исходными параметрами массива как a и длиной массива как параметр новой длины.

Использование метода copyOfRange() для класса массивов

Эта функция создает новый массив путем копирования желаемого диапазона предоставленного массива.

В этом разделе мы собираемся проверить, как скопировать массив в java с помощью copyofRange().

Синтаксис

Параметры:

  • original: массив, из которого копируется диапазон в оригинал
  • from: начальный индекс диапазона для копирования
  • to: эксклюзивный конечный индекс копируемого диапазона

Выходные данные

Код Пояснение

В приведенном выше примере мы создали массив с элементами 1 8 3 5 9 10 и создали копию массива с помощью метода Arrays. copyOfRange() от 2 индекса до 6 индекс.

Копирование двумерных массивов с помощью цикла

Мы можем использовать цикл for для копирования двумерного массива, подобно тому, как мы клонируем одномерный массив.

В этом примере мы проверим, как скопировать массив в java типа 2D.

Выходные данные

Код Пояснение

В приведенном выше примере мы создали копию 2D-массива, используя цикл for, аналогичный верхнему 1D-массиву.

Заключение

  • Поскольку процедура присваивания приведет к тому, что обе переменные будут указывать на один и тот же массив, массивы в Java нельзя копировать с помощью оператора =.
  • Существуют различные способы копирования объекта.
  • Ручное копирование с использованием цикла for: копирование одного элемента за раз при повторении каждого элемента предоставленного исходного массива
  • с использованием метода clone()
  • с использованием метода arraycopy()
  • с использованием метода copyOf()
  • с использованием метода copyOfRange()

Копирование массива NumPy и просмотр

❮ Предыдущий Далее ❯

Разница между копированием и просмотром

Основное различие между копированием и представлением массива заключается в том, что копия — это новый массив, а представление — это просто представление исходного массива.

Копия владеет данными, и любые изменения, внесенные в копию, не будут повлиять на исходный массив, и любые изменения, внесенные в исходный массив, не будут повлиять на копию.

Представление не владеет данными, и любые изменения, внесенные в представление, будут влияют на исходный массив, и любые изменения, внесенные в исходный массив, будут влияют на вид.

КОПИЯ:

Пример

Сделать копию, изменить исходный массив и отобразить оба массива:

импортировать numpy как np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x = arr.copy()
arr[0] = 42

print(arr)
print(x)

Попробуйте сами »

На копию НЕ ДОЛЖНЫ влиять изменения, внесенные в исходный массив.

ПРОСМОТР:

Пример

Создание представления, изменение исходного массива и отображение обоих массивов:

импортировать numpy как np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x = arr.view()
arr[0] = 42

print(arr)
print(x)

Попробуйте сами »

На представление ДОЛЖНЫ влиять изменения, внесенные в исходный массив.

Внесение изменений в представление:

Пример

Создание представления, изменение представления и отображение обоих массивов:

импортировать numpy как np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x = arr.view()
x[0] = 31

print(arr)
print(x)

Попробуйте сами »

Исходный массив ДОЛЖЕН быть затронут изменениями, внесенными в представление.

Проверить, владеет ли массив своими данными

Как упоминалось выше, копии владеют данными, а представления не владеют данные, но как мы можем это проверить?

Каждый массив NumPy имеет атрибут base , который возвращает None , если данные принадлежат массиву.

В противном случае атрибут base   ссылается на исходный объект.

Пример

Выведите значение базового атрибута, чтобы проверить, владеет ли массив своими данными или нет:

импортировать numpy как np

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

x = arr.copy()
y = arr.view()

print(x.base)
print(y.base)

Попробуйте сами »

Копия возвращает Нет .
Представление возвращает исходный массив.

Проверьте себя с помощью упражнений

Упражнение:

Используйте правильный метод для создания копии массива.

массив = np.массив ([1, 2, 3, 4, 5])
х = обр.

Начать упражнение

❮ Предыдущий Следующий ❯


ВЫБОР ЦВЕТА

Лучшие учебники
Учебник по HTML
Учебник по CSS
Учебник по JavaScript
Учебник How To
Учебник по SQL
Учебник по Python
Учебник по W3.CSS
Учебник по Bootstrap
Учебник по PHP
Учебник по Java
Учебник по C++
Учебник по jQuery
9000 5

Основные каталожные номера
Справочник по HTML
Справочник по CSS
Справочник по JavaScript
Справочник по SQL
Справочник по Python
Справочник по W3.

No related posts.