{"id":177,"date":"2023-07-17T06:51:00","date_gmt":"2023-07-17T09:51:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/?p=177"},"modified":"2023-05-17T12:49:28","modified_gmt":"2023-05-17T15:49:28","slug":"copia-matriz-numpy-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/copia-matriz-numpy-python\/","title":{"rendered":"C\u00f3pia de matrizes Numpy"},"content":{"rendered":"\n<p>Assim como em outras linguagens de programa\u00e7\u00e3o, a biblioteca Numpy tem como fazer c\u00f3pia matrizes bem definido que auxilia no desenvolvimento de matrizes num\u00e9ricas.<\/p>\n\n\n\n<p>Uma c\u00f3pia de matriz NumPy \u00e9 uma nova matriz que \u00e9 criada a partir de uma matriz existente.<\/p>\n\n\n\n<p>Ela \u00e9 uma c\u00f3pia completa dos dados da matriz original, incluindo o seu tipo de dados e forma (shape).<\/p>\n\n\n\n<p>Em NumPy, existem dois tipos principais de c\u00f3pias de matrizes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>C\u00f3pia profunda (deep copy): Nesse caso, \u00e9 criada uma nova matriz e os valores s\u00e3o copiados para a nova matriz. Qualquer altera\u00e7\u00e3o feita na matriz original n\u00e3o afetar\u00e1 a c\u00f3pia profunda;<\/li>\n\n\n\n<li>C\u00f3pia superficial (shallow copy): Nesse caso, \u00e9 criada uma nova matriz que cont\u00e9m apenas uma refer\u00eancia aos dados da matriz original. Qualquer altera\u00e7\u00e3o feita na matriz original afetar\u00e1 a c\u00f3pia superficial.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Para criar uma c\u00f3pia de matriz NumPy, voc\u00ea pode usar o m\u00e9todo <code>copy()<\/code>. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\n# criando uma matriz NumPy\na = np.array(&#91;1, 2, 3])\n# criando uma c\u00f3pia profunda\nb = a.copy()\n# criando uma c\u00f3pia superficial\nc = a.view()\n#Mostrando os resultados\nprint(a)\nprint(b)\nprint(c)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>No exemplo acima, a matriz <code>b<\/code> \u00e9 uma c\u00f3pia profunda da matriz <code>a<\/code>, enquanto a matriz <code>c<\/code> \u00e9 uma c\u00f3pia superficial.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qual a diferen\u00e7a entre a c\u00f3pia profunda e a c\u00f3pia superficial<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/experttcursos.com\/python?ref=K79583107Q\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/python-1024x683.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-178\" srcset=\"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/python-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/python-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/python-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/python-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/python-2048x1365.jpg 2048w, https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/python-850x567.jpg 850w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p>A principal diferen\u00e7a entre uma c\u00f3pia profunda e uma c\u00f3pia superficial de um array numpy \u00e9 que a c\u00f3pia \u00e9 um novo array e a visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 apenas uma visualiza\u00e7\u00e3o do array original.<\/p>\n\n\n\n<p>A c\u00f3pia profunda possui os dados e quaisquer altera\u00e7\u00f5es feitas na c\u00f3pia n\u00e3o afetar\u00e3o o array original, e quaisquer altera\u00e7\u00f5es feitas no array original n\u00e3o afetar\u00e3o a c\u00f3pia.<\/p>\n\n\n\n<p>A c\u00f3pia superficial n\u00e3o possui os dados e quaisquer altera\u00e7\u00f5es feitas na exibi\u00e7\u00e3o afetar\u00e3o a matriz original, e quaisquer altera\u00e7\u00f5es feitas na matriz original afetar\u00e3o a exibi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Outra explica\u00e7\u00e3o sobre estas diferen\u00e7as pode ser dada nos paragrafos abaixo, caso a anterior n\u00e3o enteja bem definida.<\/p>\n\n\n\n<p>Em uma matriz NumPy, uma c\u00f3pia superficial cria uma nova matriz que aponta para os mesmos dados da matriz original. Ou seja, quaisquer altera\u00e7\u00f5es feitas em uma matriz afetar\u00e3o a outra, pois ambas apontam para os mesmos dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Por outro lado, uma c\u00f3pia profunda cria uma nova matriz e copia todos os dados da matriz original para a nova matriz. Isso significa que as duas matrizes s\u00e3o completamente independentes e quaisquer altera\u00e7\u00f5es feitas em uma matriz n\u00e3o afetar\u00e3o a outra.<\/p>\n\n\n\n<p>Em resumo, a diferen\u00e7a fundamental \u00e9 que uma c\u00f3pia superficial cria uma nova matriz que compartilha os mesmos dados que a matriz original, enquanto uma c\u00f3pia profunda cria uma nova matriz com seus pr\u00f3prios dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Contudo o exemplo abaixo faz uma c\u00f3pia profunda, altera o array original e exiba os dois arrays para mostras a diferen\u00e7as:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\n\narra = np.array(&#91;1, 2, 3, 4, 5])\nx = arra.copy()\narra&#91;0] = 42\n\nprint(arra)\nprint(x)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Contudo logo abaixo e visto um exemplo pr\u00e1tico de uma c\u00f3pia de matriz superficial Numpy.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\n\narre = np.array(&#91;1, 2, 3, 4, 5])\nx = arre.view()\narre&#91;0] = 42\n\nprint(arre)\nprint(x)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Verifique se o array na c\u00f3pia de marizes numpy possui seus dados<\/h2>\n\n\n\n<p>Conforme ja foi visto neste artigo, as c\u00f3pias profundas dos dados e as c\u00f3pias superficiais das matrizes numpy, ou seja,  a c\u00f3pia de matrizes numpy n\u00e3o s\u00e3o propriet\u00e1rias dos dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Para verificarmos esta situa\u00e7\u00e3o a matriz NumPy possui a base de atributos que retorna None se a matriz possuir os dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Caso contr\u00e1rio, o atributo base refere-se ao objeto original.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja o exemplo no c\u00f3digo abaixo.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\n\narre = np.array(&#91;1, 2, 3, 4, 5])\n\nx = arre.copy()\ny = arre.view()\n\nprint(x.base)\nprint(y.base)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Contudo terminaremos este artigo sobre c\u00f3pia de matrizes numpy.<\/p>\n\n\n\n<p>Contudo veja abaixo o link do nosso grupo do telegram.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/t.me\/+YugooQ0MjjcxZGFh\">Telegram<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Contudo se quiser ver videos gatuitos que podem ajudar na sua carreira na tecnologia, se inscreva em nosso canal do youtube.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja o link abaixo<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@infoprojetekeducation9589?sub_confirmation=1\">Youtube<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Espero que tenham gostado <\/p>\n\n\n\n<p>Um forte abra\u00e7o a todos<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Assim como em outras linguagens de programa\u00e7\u00e3o, a biblioteca Numpy tem como fazer c\u00f3pia matrizes bem definido que auxilia no desenvolvimento de matrizes num\u00e9ricas. 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