不进行复制的情况下，对大型NumPy数组进行子选择
创始人
2024-12-25 22:00:33
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可以使用NumPy的切片操作来对大型数组进行子选择，而不进行复制。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个大型数组
arr = np.arange(1000000)

# 对大型数组进行子选择
sub_arr = arr[100:500]  # 使用切片操作选择索引100到索引500的元素

# 打印子数组的长度
print(len(sub_arr))  # 输出 400

在上面的代码中，我们创建了一个包含1000000个元素的大型数组 arr。然后，我们使用切片操作 arr[100:500] 选择了索引100到索引500之间的元素，将其赋值给 sub_arr。这样做的好处是，sub_arr 并不是 arr 的复制品，而是一个对 arr 的引用，因此不会占用额外的内存。

你可以根据实际需求调整切片的起始和结束索引来选择不同的子数组。

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