Python Numpy

1. 引言

深拷贝和浅拷贝是Python中重要的概念，本文重点介绍在NumPy中深拷贝和浅拷贝相关操作的定义和背后的原理。
闲话少说，我们直接开始吧！

2. 浅拷贝

2.1 问题引入

我们来举个栗子，如下所示我们有两个数组a和b，样例代码如下：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a
print('a =', a)
print('b =', b)

输出如下：

a = [1 2 3]
b = [1 2 3]

此时如果我们对数组a做如下改变，代码如下：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a
a [0] = 42
print('a =', a)
print('b =', b)

那么我们的问题为： 此时b的值应该为多少？
运行上述代码后，我们得到输出如下：

a = [42 2 3]
b = [42 2 3]

2.2 问题剖析

也许有人会觉得输出应该为??a=[42 2 3]?? 和 ??b=[1 2 3]?? ,但是运行上述代码后我们发现??a??和??b??的值均发生了相应的改变。这主要是由于在??Numpy??中对变量的赋值操作，实际上发生的为浅拷贝。

换句话说，此时两个变量指向同一块内存地址，如下所示：

所以，此时如果我们修改数组??original_array??中的某个元素，`copy_array

??由于和??original_array`公用同一块内存，所以其中的元素也会发生相应的变化。

3. 深拷贝

3.1 举个栗子

如果我们想要对??Numpy??数组执行深拷贝，此时我们可以使用函数??copy()??。

相关的样例代码如下：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a.copy()
print('a =', a)
print('b =', b)

输出如下：

a = [1 2 3]
b = [1 2 3]

此时，如果我们改变数组??a??中的元素，代码如下：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a.copy()
a [0] = 42
print('a =', a)
print('b =', b)

此时的代码输出如下：

a = [42 2 3]
b = [1 2 3]

3.2 探究原因

观察上述输出，我们可以清楚地看到数组??a??发生了改变而数组??b??没有发生变化，这是由于我们使用了深拷贝。

此时的内存地址如下：

由于 ??original_array??和??copy_array??指向不同的内存地址空间，所以此时我们对??original_array??的改变并不会对??copy_array??带来影响。

4. 技巧总结

经过上述对深拷贝和浅拷贝的举例和示例，相信大家都已有了清晰的认识，接着我们对上述知识点进行总结，归纳如下：

4.1 判断是否指向同一内存

如果我们需要知道两个变量是否指向同一块内存地址，我们可以方便地使用??is??操作。

浅拷贝示例：

a = np.array([1, 2, 3])
b = a
print(b is a)

输出如下：

True

深拷贝示例：

a = np.array([1, 2, 3])
b = a.copy()
print(b is a)

输出如下：

False

4.2 其他数据类型

尽管本文中所有的示例都使用了NumPy数组，但本文中所涉及的知识也适用于Python中的列表和字典等其他数据类型。
总之，我们需要时刻记载心中：在浅拷贝中，原始数组和新的数组共同执行同一块内存；同时在深拷贝中，新的数组是原始数据的单独的拷贝，它指向一块新的内存地址。

5. 总结

本文重点介绍了Python中对Numpy数组操作的浅拷贝和深拷贝的概念和背后的原理，同时给出了相应的代码示例。