NumPy 教程 之 NumPy 副本和视图 5
NumPy 副本和视图
副本是一个数据的完整的拷贝，如果我们对副本进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存不在同一位置。
视图是数据的一个别称或引用，通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据，但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改，它会影响到原始数据，物理内存在同一位置。
视图一般发生在：
1、numpy 的切片操作返回原数据的视图。
2、调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图。
副本一般发生在：
Python 序列的切片操作，调用deepCopy()函数。
调用 ndarray 的 copy() 函数产生一个副本。
副本或深拷贝
ndarray.copy() 函数创建一个副本。 对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一位置。
实例
import numpy as np
a = np.array([[10,10], [2,3], [4,5]])
print ('数组 a：')
print (a)
print ('创建 a 的深层副本：')
b = a.copy()
print ('数组 b：')
print (b)
b 与 a 不共享任何内容
print ('我们能够写入 b 来写入 a 吗？')
print (b is a)
print ('修改 b 的内容：')
b[0,0] = 100
print ('修改后的数组 b：')
print (b)
print ('a 保持不变：')
print (a)
输出结果为：
数组 a：
[[10 10]
[ 2 3]
[ 4 5]]
创建 a 的深层副本：
数组 b：
[[10 10]
[ 2 3]
[ 4 5]]
我们能够写入 b 来写入 a 吗？
False
修改 b 的内容：
修改后的数组 b：
[[100 10]
[ 2 3]
[ 4 5]]
a 保持不变：
[[10 10]
[ 2 3]
[ 4 5]]
