numpy副本与视图

1.numpy在做数组运算或数组操作时，返回结果不是数组的 副本 就是 视图。 2.所有赋值运算不会为数组和数组中的任何元素创建副本（即返回的是视图---一个变全都变）。 例子： x = np.array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]) y = x y[ 0 ] = - 1 print (x) # [-1 2 3 4 5 6 7 8] print (y) # [-1 2 3 4 5 6 7 8] 3. numpy.ndarray.copy() 作用：创建一个副本---赋值两者不同时改变。 特点：对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一位置。 例子： x = np.array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ]) y = x.copy() y[ 0 ] = - 1 print (x) # [1 2 3 4 5 6 7 8] print (y) # [-1 2 3 4 5 6 7 8]