NumPy数组切片的复制问题

在使用NumPy数组时，有一个要注意的地方：在取数组的切片时，取出来的切片（Slices）仅仅是原始数组的视图（Views），而非它的复制！这与Python的built-in的list不一样。

arr = np.arange(10)
arr

输出：array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

接着，能够用广播的方式给其中的切片赋值：

arr[5:8] = 12
arr

输出：array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12, 12, 8, 9])

若是咱们用切片的方式，将其切片取出后再赋值：

arr_slice = arr[5:8]
arr_slice[1] = 12345
arr

输出：array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12345, 12, 8, 9])

能够看到，原始数组的值也发生了改变。

若是想获得ndarray切片的副本，而非视图，那就要显式地复制，以下：

arr_slice_copy = arr[5:8].copy()
arr_slice_copy[:] = 0
arr

输出：array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12345, 12, 8, 9])

因为arr_slice_copy是原始数组的复制，所以改变它不会改变原始数组。