numpy 数组拷贝地址所引起的同步替换问题
作者：易烊千蝈 发布时间：2023-11-07 18:00:06
标签：numpy,数组拷贝,替换
问题出现原因
python里numpy默认的是浅拷贝，即拷贝的是对象内存地址，导致两个数据结构共用一个内存地址。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(3)
print(a)
b = a
print(b)
b[0] = 10
print(b)
print(a)
输出的结果为：
[0 1 2]
[0 1 2]
[10 1 2]
[10 1 2]
解决方案
其实numpy给我们准备了解决方法，使用copy方法即可：
narray.copy()
还以上面的数据为例进行展示：
a = np.arange(3)
print(a)
b = a.copy()
print(b)
b[0] = 10
print(b)
print(a)
输出的结果为：
[0 1 2]
[0 1 2]
[10 1 2]
[0 1 2]
达到了只修改一个数据结构的要求！
来源：https://blog.csdn.net/weixin_39490300/article/details/128104405
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