如何驗證在Python中創建副本的時間？

在Python 3.x中，我正在處理大型的numpy數組。我希望得到確認（不必實際做某種實驗）我寫的方法要麼使用數組的副本，要麼使用對數組的直接引用。如何驗證在Python中創建副本的時間？

我還想確認有問題的數組是否已被修改。在C++中，如果我想確保一個對象沒有被修改，我可以把它作爲一個const來傳遞......在Python中，我似乎沒有這樣的保證，必須格外小心。

因此，總結一下：我需要一種方法來判斷副本是否已經生成了一個numpy數組。我需要一種方法來判斷一個數組（或任何對象）是否已被修改。我更喜歡快速，自動的方式，而不是做一個實驗。

2015-04-02 Keith L

兩個[（幼稚使用）'.base']（http://stackoverflow.com/questions/11286864/is-there-a-way-to-check-if-numpy-arrays-share -the-same-data＃comment14852955_11286976）和['.flags ['OWNDATA']']（http://stackoverflow.com/q/28886731/190597）可能會導致錯誤的結論。 [根據NumPy開發者Robert Kern]（http://stackoverflow.com/a/10752605/190597），我們目前最好的是'np.may_share_memory'。 – unutbu 2015-04-02 12:39:58

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，你可以設置一個數組不寫，用np.setflags;在這種情況下修改的陣列的嘗試將失敗：

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

另一種有用的標誌是OWNDATA，其例如可以表示該陣列實際上在另一陣列的圖，所以不擁有其的數據：

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

來源

2015-04-02 11:27:15

我不知道這是可能的。這真的很有用。 – TheBlackCat 2015-04-02 11:33:43

@ behzad.nouri很高興知道，非常感謝！我想知道Python數組類型，例如列表等有這樣的功能？這也會非常有用。 – 2015-04-02 12:55:40

如何驗證在Python中創建副本的時間？

回答

相關問題