Numpy数组:虽然A= B[:]创建一个具有id(A) != id(B)的numpy数组对象A。它仍然会被更新，不像列表

Question

我试图使用numpy数组做一个浅拷贝，就像我通常对列表所做的那样。但是，我发现这与列表的行为不一样。我知道我可以使用.copy()方法来解决这个问题。但我只是想了解一下，在这里，蒙皮的引擎盖下发生了什么。有谁能详细说明一下。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = a[:]
print(id(b) == id(a))  # Ids are different, So different objects right ?
b[3] = 10
print(a, b) # Both a and b got updated

Answer 1

来自关于切片的文档(重点是我的)：

注意，数组片并不复制内部数组数据，而是只生成原始数据的新视图。--这与列表或元组切片不同，如果不再需要原始数据，建议使用显式副本()。

所以就这么做吧：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a.copy()
b[3] = 10
print(a, b)

输出

[1 2 3 4 5] [ 1  2  3 10  5]

注意，ids不同的原因是因为b是a的视图，实际上是一个不同的对象。

Answer 2

numpy中的操作符[:]不复制数据，而是复制引用。所以这种行为是预料之中的。这与直接执行a = b相同。使用np.copy(array)复制值。

如果有数组a = [1, 2]和空变量b，那么numpy数组的赋值行为总结如下：

1. 这类赋值将复制引用，因此如果您稍后更改b，它也将更改a。

b = a
b[1] = 10
print(b == a) # True

b = a[:]
b[1] = 10
print(b == a) # True

1. 这种赋值将复制值，因此如果稍后更改b，则a不会更改。

b = np.copy(a)
b[1] = 10
print(b == a) # True

...and如果dtype=object，使用deepcopy()从包copy将确保所有的值被复制。

b = copy.deepcopy(a)
b[1] = 10
print(b == a) # True