为什么原始 numpy 数组在更改从它创建的另一个数组时会发生变化？

我有一个 numpy 数组r当我用来创建另一个数组时r2从中取出并转动该新阵列r2为零它也改变了原始数组r

我搜索了类似的问题，但没有找到任何令人满意的答案，所以请考虑提出一个合适的答案。

原始数组：

>>> r
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])

原始数组的另一个 numpy 数组r2如下：

>>> r2 = r[:3, :3]
>>> r2
array([[ 0,  1,  2],
       [ 6,  7,  8],
       [12, 13, 14]])

所以，当我将新数组设置为r2 to zero

>>> r2[:]  = 0
>>> r2
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

所以，当我看到原始数组时，它看起来也发生了变化：

链入新数组后数组发生变化：

>>> r
array([[ 0,  0,  0,  3,  4,  5],
       [ 0,  0,  0,  9, 10, 11],
       [ 0,  0,  0, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 30, 30, 30, 30, 30]])

提前祝大家新年快乐！

解释

r2 = r[:3, :3] 

不创建新数组，但重命名当前数组。您需要做的就是“深复制”。使用 numpy.copy() 来完成您需要的操作。

x = np.array([1, 2, 3])
y = x
z = np.copy(x)

x[0] = 10
x[0] == y[0]
True
x[0] == z[0]
False

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https://het.as.utexas.edu/HET/Software/Numpy/reference/ generated/numpy.copy.html