Question

在Python 3.x中，我正在使用大型numpy数组。我想确认（无需实际进行某种实验）我编写的方法要么使用数组的副本，要么正在使用对数组的直接引用。

我还想确认有问题的数组是否已被修改过。

在C ++中，如果我想确保一个对象没有被修改，我可以将它作为一个const ...在Python中传递，我似乎没有这样的保证，必须要格外小心。

所以，总结一下：我需要一种方法来判断一个副本是否已经产生了numpy数组。我需要一种方法来判断数组（或任何对象）是否已被修改。我宁愿采用快速，自动的方式而不必进行实验。

Answer 1

您可以使用np.ndarray.flags：

>>> a = np.arange(5)
>>> a.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

例如，您可以使用np.setflags将数组设置为不可写;在这种情况下，尝试修改数组将失败：

>>> a.setflags(write=False)  # sets the WRITEABLE flag to False
>>> a[2] = 10                # the modification will fail
ValueError: assignment destination is read-only

另一个有用的标志是OWNDATA，例如它可以表明该数组实际上是另一个数组的视图，因此不拥有其数据：

>>> a = np.arange(5)
>>> b = a[::2]
>>> a.flags['OWNDATA']
True
>>> b.flags['OWNDATA']
False

如何验证何时在Python中创建副本？

1 个答案: