python - 一个numpy数组的 View 是一个 View 的副本？

Question

如果更改 numpy 数组的 View ，原始数组也会更改。这是预期的行为。

arr = np.array([1,2,3])
mask = np.array([True, False, False])
arr[mask] = 0
arr
# Out: array([0, 2, 3])

但是，如果我查看这样的 View 并更改它，那么原始数组不会被更改:

arr = np.array([1,2,3])
mask_1 = np.array([True, False, False])
mask_1_arr = arr[mask_1]  # Becomes: array([1])
mask_2 = np.array([True])
mask_1_arr[mask_2] = 0
arr
# Out: array([1, 2, 3])

这对我来说意味着，当你查看一个 View 时，你实际上得到了一个副本。它是否正确？这是为什么？

如果我使用数字索引的 numpy 数组而不是 bool 值的 numpy 数组，则会发生相同的行为。 (例如 arr[np.array([0])][np.array([0])] = 0 不会将 arr 的第一个元素更改为 0 .)

Answer 1

选择 basic slicing总是返回一个 View 。选择 advancedindexing总是返回一个副本。 Selection by boolean mask是一种先进的形式索引。 (另一种形式的高级索引是 selection by integer array 。)

但是，高级索引的赋值会影响原始数组。

所以

mask = np.array([True, False, False])
arr[mask] = 0

影响 arr 因为它是一个赋值。相比之下，

mask_1_arr = arr[mask_1]

是通过 bool 掩码选择的，所以 mask_1_arr 是 arr 的一部分的副本。一旦你有了一份副本，夹具就准备好了。当 Python 执行时

mask_2 = np.array([True])
mask_1_arr[mask_2] = 0

赋值会影响 mask_1_arr，但由于 mask_1_arr 是一个副本，它对 arr 没有影响。

---

|            | basic slicing    | advanced indexing |
|------------+------------------+-------------------|
| selection  | view             | copy              |
| assignment | affects original | affects original  |

---

在幕后，arr[mask] = something 导致 Python 调用arr.__setitem__(掩码，某物)。 ndarray.__setitem__ 方法是实现修改 arr。毕竟，这是人们应该期待的自然之事__setitem__ 做。

相反，作为表达式 arr[indexer] 导致 Python 调用arr.__getitem__(索引器)。当 indexer 为切片时，elements 允许 NumPy 返回 View (通过修改步幅和偏移量)。当 indexer是任意 bool 掩码或任意整数数组，通常有选中的元素没有规律性，所以没有办法返回a看法。因此必须归还副本。