numpy的 copy & deep copy 浅拷贝和深拷贝

= 的赋值方式会带有关联性

首先 ​

​import numpy​

​ 并建立变量, 给变量赋值。

import numpy as np

a = np.arange(4)
# array([0, 1, 2, 3])

b = a
c = a
d = b      

改变​

​a​

​​的第一个值，​

​b​

​​、​

​c​

​​、​

​d​

​的第一个值也会同时改变。

a[0] = 11
print(a)
# array([11,  1,  2,  3])      

确认​

​b​

​​、​

​c​

​​、​

​d​

​​是否与​

​a​

​相同。

b is a  # True
c is a  # True
d is a  # True      

同样更改​

​d​

​​的值，​

​a​

​​、​

​b​

​​、​

​c​

​也会改变。

d[1:3] = [22, 33]   # array([11, 22, 33,  3])
print(a)            # array([11, 22, 33,  3])
print(b)            # array([11, 22, 33,  3])
print(c)            # array([11, 22, 33,  3])      

copy() 的赋值方式没有关联性

b = a.copy()    # deep copy
print(b)        # array([11, 22, 33,  3])
a[3] = 44
print(a)        # array([11, 22, 33, 44])
print(b)        # array([11, 22, 33,  3])