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Copying Arrays | Important Functions
NumPy in a Nutshell
course content

Contenido del Curso

NumPy in a Nutshell

NumPy in a Nutshell

1. Getting Started with NumPy
2. Dimensions in Arrays
3. Indexing and Slicing
4. Important Functions

book
Copying Arrays

It's worth noting that NumPy offers various methods for duplicating arrays. In this section, we'll explore one of these methods, namely: .copy().

Note

The .copy() method creates a new array with the data from the original one.

Using the .copy() method:

123456789
import numpy as np arr = np.array([7, 43, 56, 123, 10, 3]) x = arr.copy() arr[0] = 42 print(arr) print(x)
copy
Tarea
test

Swipe to show code editor

You have the following array: [12, 56, 78, 65, 1, 5].

You have to obtain the following arrays using the correct method: arr_1 = [11, 56, 78, 0, 1, 5] arr_2 = [12, 56, 78, 65, 1, 5]

Replace element 12 with 11, and element 65 with 0.

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¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 5
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It's worth noting that NumPy offers various methods for duplicating arrays. In this section, we'll explore one of these methods, namely: .copy().

Note

The .copy() method creates a new array with the data from the original one.

Using the .copy() method:

123456789
import numpy as np arr = np.array([7, 43, 56, 123, 10, 3]) x = arr.copy() arr[0] = 42 print(arr) print(x)
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You have to obtain the following arrays using the correct method: arr_1 = [11, 56, 78, 0, 1, 5] arr_2 = [12, 56, 78, 65, 1, 5]

Replace element 12 with 11, and element 65 with 0.

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