Numpy深度复制仍在更改原始数组

Numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在Numpy中，深度复制仍在更改原始数组是指当我们对一个Numpy数组进行深度复制（deep copy）操作后，修改复制后的数组的值时，原始数组的值也会发生改变。

深度复制是指创建一个新的对象，将原始对象的所有元素逐个复制到新对象中。在Numpy中，可以使用copy()函数进行深度复制操作。例如，对于一个名为arr的Numpy数组，可以使用arr_copy = arr.copy()来进行深度复制。

然而，需要注意的是，Numpy中的深度复制只复制数组的值，而不复制数组的结构信息。因此，当我们对复制后的数组进行修改时，原始数组的结构信息（如形状、维度等）不会改变，但原始数组的值会随之改变。

这种行为是由于Numpy数组的内部实现机制所决定的。Numpy数组实际上是由两部分组成的：一个指向数据的指针和描述数据的元数据。当进行深度复制时，只有数据部分会被复制，而元数据部分会被共享。因此，对复制后的数组进行修改时，会影响到原始数组。

在实际应用中，深度复制仍在更改原始数组可能会导致意外的结果，特别是在涉及到多个数组之间的操作时。为了避免这种情况，可以使用Numpy的copy()函数进行深度复制，或者使用view()函数创建一个新的数组对象，这样可以确保对新数组的修改不会影响到原始数组。

总结起来，Numpy深度复制仍在更改原始数组是指当对一个Numpy数组进行深度复制操作后，修改复制后的数组的值会导致原始数组的值也发生改变。为了避免这种情况，可以使用Numpy的copy()函数进行深度复制，或者使用view()函数创建一个新的数组对象。