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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。

无复制

简单的赋值不会创建数组对象的副本。 相反，它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回 Python 对象的通用标识符，类似于 C 中的指针。

此外，一个数组的任何变化都反映在另一个数组上。 例如，一个数组的形状改变也会改变另一个数组的形状。

import numpy as npa = np.arange(6)
print(a)
#[0 1 2 3 4 5]
print('调用 id() 函数：')
print(id(a))
#1637541301504
print('a 赋值给 b：')
b = a
print(b)
#[0 1 2 3 4 5]print('b 拥有相同 id()：')
print(id(b))
#1637541301504print('修改 b 的形状：')
b.shape = 3, 2
print(b)
# [[0 1]
#  [2 3]
#  [4 5]]print('a 的形状也修改了：')
print(a)
# [[0 1]
#  [2 3]
#  [4 5]]

视图或浅拷贝

ndarray.view() 方会创建一个新的数组对象，该方法创建的新数组的维数更改不会更改原始数据的维数。

import numpy as np# 最开始 a 是个 3X2 的数组
a = np.arange(6).reshape(3, 2)
print('数组 a：')
print(a)
# [[0 1]
#  [2 3]
#  [4 5]]print('创建 a 的视图：')
b = a.view()
print(b)
# [[0 1]
#  [2 3]
#  [4 5]]print('两个数组的 id() 不同：')
print('a 的 id()：')
print(id(a))
#1830606942976print('b 的 id()：')
print(id(b))
#1830607011392
# 修改 b 的形状，并不会修改 a
b.shape = 2, 3
print('b 的形状：')
print(b)
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]]print('a 的形状：')
print(a)
# [[0 1]
#  [2 3]
#  [4 5]]

使用切片创建视图修改数据会影响到原始数组：

import numpy as np arr = np.arange(12)
print ('我们的数组：')
print (arr)
print ('创建切片：')
a=arr[3:]
b=arr[3:]
a[1]=123
b[2]=234
print(arr)
print(id(a),id(b),id(arr[3:]))
我们的数组：
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
创建切片：
[  0   1   2   3 123 234   6   7   8   9  10  11]
4545878416 4545878496 4545878576

变量 a,b 都是 arr 的一部分视图，对视图的修改会直接反映到原数据中。但是我们观察 a,b 的 id，他们是不同的，也就是说，视图虽然指向原数据，但是他们和赋值引用还是有区别的。

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。

import numpy as npa = np.array([[10, 10], [2, 3], [4, 5]])
print('数组 a：')
print(a)
# [[10 10]
#  [ 2  3]
#  [ 4  5]]print('创建 a 的深层副本：')
b = a.copy()
print('数组 b：')
print(b)
# [[10 10]
#  [ 2  3]
#  [ 4  5]]# 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)
# Falseprint('修改 b 的内容：')
b[0, 0] = 100
print('修改后的数组 b：')
print(b)
# [[100  10]
#  [  2   3]
#  [  4   5]]print('a 保持不变：')
print(a)
# [[10 10]
#  [ 2  3]
#  [ 4  5]]