python - 为什么在 numpy 数组上使用 *= 会修改原始数组？

Question

以下代码演示了使用 a*=3 会修改原始数据集，而 a=a*3 不会:

data=np.array([[1,0],[3,4]])
a=data[0]
b=data[1]
a*=3
b=b*3
print(data)

给出:

[[3 0] [3 4]]

a*=3 语句修改了矩阵数据，但是b=b*3 语句没有。我希望这两个赋值都不会修改 data，因为 a 和 b 都被定义为数据片段，因此不应再链接。这种行为是故意的吗？如果是，其背后的逻辑是什么？

Answer 1

查看a 和b 上的标志，特别是OWNDATA 标志

>>> a.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : False   # <--- a does not copy data (a*=3 mutates original data)
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False
>>> b.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : True   # <--- b is copied (the multiplication b*3 creates the copy)
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

对象 data[0] 不是切片，它是数组中的可写 View 。 修改内容将修改数据。

Is this behaviour intended? If so, what is the logic behind it?

是的，这是设计使然。除非必要，否则它旨在防止复制。如果您需要 numpy 中的副本，请使用 a = data[0].copy() 明确请求。