python - Numpy 赋值给 slice，什么时候复制数组

Question

因此，使用 numpy 数组将一个数组分配给另一个数组只是复制引用:即

import numpy as np
x = np.array([5,8])
y = x 
y += 1
x
Out: array([6, 9])

如果我想要深拷贝，那么我应该使用x.copy()。从更高维数组中取出 View 时也是如此，例如

A=np.array([[4,10],[8,1]])
b=A[:,1]
b+=1
A
Out: array([[ 4, 11],
            [ 8,  2]])

反过来(从上面继续):

A[:,1]=b
b
Out: array([11,  2])
b+=1
A
Out: array([[ 4, 12],
            [ 8,  3]])

所以到目前为止，一切都在一致地工作。但现在如果我继续做:

A[:,0] = b
A
Out: array([[12, 12],
            [ 3,  3]])
b
Out: array([12,  3])
b+=1
A
Out: array([[12, 13],
            [ 3,  4]])

我不明白的是为什么第一列保持不变而另一列却没有？为什么第二列继续指向b数组？是否有任何规则可以决定何时在赋值时对数组进行深度复制？

Answer 1

当你在做的时候

b=A[:,1]

它正在创建对底层数组的引用。但在这种情况下

A[:,0] = b

仅复制值。因此，在最后一条语句中，第一列保持不变，而 b 仍引用的第二列发生变化。 Take a look at this