numpy分配给切片，何时复制数组

Question

因此，使用numpy数组将一个分配给另一个仅复制引用：即

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

如果我想复制一个深层副本，则应该使用x.copy()。当从更高维度的数组中获取视图时，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]])

因此，到目前为止，一切都一直在进行。但是现在如果我继续做下去：

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，而另一列却保持不变？为什么第二列继续指向b数组？是否有任何规则来决定何时在分配时深度复制数组？

Answer 1

当你做的时候

b=A[:,1]

它正在创建对基础数组的引用。但是在这种情况下

A[:,0] = b

结果仅在最后一个语句中第一列保持不变，而第二列仍被b引用。 看看这个