我有一个二维numpy数组。有没有办法在它上面创建一个包含第一k行和所有列的视图？
关键是要避免复制底层数据（数组太大以至于无法进行部分复制。）
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当然，只需像往常一样索引它。例如y = x[:k, :] ，这会将视图返回到原始数组中。不会复制任何数据，所做的任何更新都y将反映在x其中，反之亦然。
编辑：
我通常使用大于 10GB 的 uint8 3D 数组，所以我很担心这个问题……如果你记住一些事情，Numpy 在内存管理方面会非常有效。以下是避免在内存中复制数组的一些技巧：
使用+=, -=,*=等来避免复制数组。例如x += 10，将就地修改数组，同时x = x + 10复制并修改它。（另外，看看numexpr）
如果您确实想使用 制作副本，请x = x + 10注意这x = x + 10.0将导致x自动向上转换为浮点数组（如果还没有的话）。但是，x += 10.0, wherex是一个整数数组，将导致10.0向下转换为与数组具有相同精度的 int ，而不是。
此外，许多 numpy 函数都带有一个out参数，因此您可以执行诸如就地np.abs(x, x)获取绝对值之类的操作。x
作为第二次编辑，这里有一些关于视图与带有 numpy 数组的副本的更多提示：
与 python 列表不同，y = x[:]它不返回副本，而是返回一个视图。如果您确实想要一个副本（当然，这将使您使用的内存量增加一倍）使用y = x.copy()
你会经常听到关于 numpy 数组的“花式索引”。使用列表（或整数数组）作为索引是“花式索引”。它可能非常有用，但会复制数据。
例如：y = x[[0, 1, 2], :]返回一个副本，而y = x[:3,:]将返回一个视图。
即使是像“正常”索引这样非常疯狂的索引x[4:100:5, :-10:-1, None]也会返回一个视图，所以不要害怕在大型数组上使用各种切片技巧。
x.astype(<dtype>)将返回数据的副本作为新类型，而x.view(<dtype>)将返回一个视图。
但是要小心……它非常强大和有用，但是您需要了解底层数据是如何存储在内存中的。如果您有一个浮点数组，并将它们视为整数，（反之亦然）numpy 会将数组的底层位解释为整数。
例如，这意味着1.0在 little-endian 系统上的 64 位浮点数在被视为 64 位 int 时将被视为 64 位 int，而如果被视为 uint8 则为4607182418800017408数组。[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 240, 63]但是，当您需要对大型数组进行某种位旋转时，这非常好……您可以对内存缓冲区的解释方式进行低级控制。
于 2010-12-06T21:17:52.887 回答