python - 子数组单独替换影响主数组，向量化时不影响主数组

Question

为什么子数组单独替换影响主数组，向量化后不影响主数组？

例如如果代码是:

import numpy as np

Z =np.array( 
    [[0,4,0,0,0,0],
     [0,0,0,1,0,0],
     [0,1,0,1,0,0],
     [0,0,1,1,0,0],
     [0,0,0,0,0,0],
     [0,0,0,0,0,0]])
print Z

X= Z[1:4,0:3]
X[0][0]=9
print X
print Z  #<=== X affects Z
X=X*3+1
print X
print Z  #<=== X do not affect Z

Answer 1

那是因为对 Numpy 数组进行切片会返回原始数组的 View ，因此修改它也会影响原始数组。

来自 docs :

All arrays generated by basic slicing are always views of the original array.