python中numpy的拷贝（改变一个数组另外一个数组也改变的情况）

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/AManFromEarth/article/details/80931737

python里numpy默认的是浅拷贝，即拷贝的是对象的地址，结果是修改拷贝的值的时候原对象也会随之改变，如代码所示：

a = np.arange(4)
print(a)

b = a
print(b)

b[0] = 100
print(b)

print(a)

结果

[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[100   1   2   3]
[100   1   2   3]

可以明显看出，当b改变的时候，即使没有对a进行操作，a也随之改变了。

那么，如何解决这个问题呢？
答案是使用narray.copy()进行深拷贝，即拷贝numpy对象中的数据，而不是地址，具体操作如下：

a = np.arange(4)
print(a)

b = a.copy()
print(b)

b[0] = 100
print(b)

print(a)

结果

[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[100   1   2   3]
[0   1   2   3]

浅拷贝运算快，内存占用少，但是缺点也很明显：拷贝出来的对象和原对象不独立。实际运用中根据自己的需要来选择具体使用哪种方法进行拷贝。