python numpy deep copy相关问题，pythonnumpy,在列表中，b=a[:]和
python numpy deep copy相关问题，pythonnumpy,在列表中，b=a[:]和
在列表中，b=a[:]和b=a.copy()是具有相同效果的，都可以用来deep copy,但是在numpy 数组中两者效果却不同，b=a[:]复制后b仍然随着a的改变而改变，但是两者指向的内存地址却不同，b is a也返回false,这是为什么呢？谢谢！
>>>import numpy as np>>>a=np.arange(4)>>>b=a>>>c=a[:]>>>d=a.copy()>>>a[3]=10>>>id(a)140572616448320>>>id(b)140572616448320 # a,b的指针地址相同>>>id(c)140572616446080>>>id(d)140572616448640 >>>aarray([ 0, 1, 2, 10])>>>barray([ 0, 1, 2, 10])>>>carray([ 0, 1, 2, 10]) # a,c的指针地址不同，变化却是一致的>>>darray([0, 1, 2, 3])
numpy关于copy有三种情况，完全不复制、视图（view）或者叫浅复制（shadow copy）和深复制（deep copy）。
而b = a[:]就属于第二种，即视图，这本质上是一种切片操作（slicing），所有的切片操作返回的都是视图。具体来说，b = a[:]会创建一个新的对象b（所以说 id 和a不一样），但是b的数据完全来自于a，和a保持完全一致，换句话说，b的数据完全由a保管，他们两个的数据变化是一致的，可以看下面的示例:
a = np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3])b = a[:] # array([0, 1, 2, 3])b.flags.owndata # 返回 False，b 并不保管数据a.flags.owndata # 返回 True，数据由 a 保管# 改变 a 同时也影响到 ba[-1] = 10 # array([0, 1, 2, 10])b # array([0, 1, 2, 10])# 改变 b 同时也影响到 ab[0] = 10 # array([10, 1, 2, 10])a # array([10, 1, 2, 10])
b = a 和 b = a[:] 的差别就在于后者会创建新的对象，前者不会。两种方式都会导致a和b的数据相互影响。
要想不让a的改动影响到b，可以使用深复制：
unique_b = a.copy()
编橙之家文章，
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