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])

此时​​a​​​与​​b​​已经没有关联。

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