为什么给numpy数组赋新值不起作用？

给numpy数组赋新值不起作用的原因可能是因为numpy数组是不可变对象。在numpy中，数组是通过ndarray对象表示的，而ndarray对象是固定大小的、可变的多维数组。当我们给一个numpy数组赋新值时，实际上是创建了一个新的数组对象，而原始数组对象并没有被修改。

这是因为numpy中的数组是按值传递的，而不是按引用传递。当我们对数组进行切片或索引操作时，返回的是原始数组的一个视图，而不是新的数组对象。因此，对这个视图进行赋值操作只会修改视图本身，而不会影响原始数组。

要解决这个问题，可以使用numpy的copy()方法创建一个原始数组的副本，然后对副本进行赋值操作。这样就可以修改副本而不影响原始数组。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建副本并对副本进行赋值操作
arr_copy = arr.copy()
arr_copy[0] = 10

print(arr)       # 输出: [1 2 3 4 5]
print(arr_copy)  # 输出: [10 2 3 4 5]

在这个示例中，我们使用copy()方法创建了一个原始数组arr的副本arr_copy，并对副本进行赋值操作。最后打印出原始数组和副本数组的值，可以看到原始数组并没有被修改，而副本数组的值已经改变了。

需要注意的是，copy()方法会创建一个完全独立的数组对象，对副本的修改不会影响原始数组。如果原始数组是多维数组，还可以使用np.copy()函数或arr.copy()方法创建副本。

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