【Python】numpy 中的 copy 问题详解

这篇文章本是我在 segmentfault 上的一个回答，但是越来越觉得有必要单独拿出来，毕竟这个问题挺常见的。具体可参看 numpy 官方文档 。

正文

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[:] 这种形式就属于第二种，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 id(b) 和id(a) 返回的结果是不一样的），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 b
a[-1] = 10  # array([0, 1, 2, 10])
b  #  array([0, 1, 2, 10])

# 改变 b 同时也影响到 a
b[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()

END