Numpy 副本与视图
视图是指对数据的引用，通过该引用亦便可访问、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。
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。
视图一般发生在：
- Numpy 的切片操作返回原数据的视图；
- 调用 ndarray 的 view() 函数产生一个视图。
副本一般发生在：
- 在对 Python 序列进行切片操作时，同时调用 deepcopy() 函数；
- 调用 ndarray （或其切片）的时候，同时调用 copy() 函数产生一个副本。
1. 直接赋值
1.1 ndarray 的赋值特性
对已经产生的 ndarray 对象，将该对象通过 = 方式再次赋值给其他变量，并不会创建数组对象的副本。即在该过程中产生的变量，都指向同一块物理内存地址。
案例
对于不同的变量，可以用 id() 函数来查看其对应的通用标识符，进而判断是否具有同一性。
a = np.arange(12)
print("数组a：", a)
print("数组a的id：", id(a))
打印结果为：
out:
数组a： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
数组a的id： 1383613133408
通过把 a 赋值给 b，创建一个新变量：
b = a
print("数组a：", b)
print("数组a的id：", id(b))
打印结果为：
数组a： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
数组a的id： 1383613133408
可以发现 a 和 b 的 id 完全一致，并且我们可以利用 is 判定符来佐证同一性的判定结论：
a is b
out:
True
案例
在对 a 进行修改操作时，响应的效果也会同步显示在 b 变量中。
a.shape=(3,4)
a
out:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
修改 a 为二维数组，相应的，b也会产生同样的变化：
b
out:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
2 视图或浅拷贝
2.1 ndarray.view()
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。
a = np.arange(6).reshape(3,2)
print("数组a：", a)
print("数组a的id：", id(a))
打印结果为：
数组a： [[0 1]
[2 3]
[4 5]]
数组a的id： 1383613212272
创建 a 的视图 b：
b = a.view()
print("视图b：", b)
print("视图b的id：", id(b))
打印结果为：
视图b： [[0 1]
[2 3]
[4 5]]
视图b的id： 1383613212672
可以看到，在视图产生的过程中，a 和 b 的 id 并不一致，这说明视图和直接赋值是不一样的。
案例
对视图 b 进行元素修改，该修改会同步反馈在变量 a 中：
b[0,0]=100
print("数组b：", b)
print("数组a：", a)
打印结果为：
数组b： [[100 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
数组a： [[100 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
案例
对视图 b 进行形状修改，并不影响到 a：
b.shape=2,3
print("数组b：", b)
print("数组a：", a)
打印结果为：
数组b： array([[100, 1, 2],
[ 3, 4, 5]])
数组a： [[100 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
2.2 切片
使用切片创建视图修改数组元素会影响到原始数组。
arr = np.arange(12)
print ("数组arr：", arr)
创建的 arr 数组为：
数组arr： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
分别通过切片产生 a 和 b：
a=arr[3:]
b=arr[3:]
print("修改前的切片a：", a)
print("修改前的切片b：", b)
切片结果 a 和 b 为：
修改前的切片a： [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
修改前的切片b： [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
分别改变切片 a 和 b 中的元素：
a[1]=123
b[2]=234
print("修改后的切片a：", a)
print("修改后的切片b：", b)
修改后的 a 和 b 为：
修改后的切片a： [ 3 123 234 6 7 8 9 10 11]
修改后的切片b： [ 3 123 234 6 7 8 9 10 11]
可以看到，对 a 和 b 所做的修改，都同时出现了。这说明切片直接是互相影响的。
print("修改后的原数组arr：", arr)
打印结果为：
修改后的原数组arr： [ 0 1 2 3 123 234 6 7 8 9 10 11]
综合看下来，我们可以发现：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和相关切片中。
3 副本或深拷贝
3.1 ndarray.copy()
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。
案例
创建数组 a，并产生 a 的副本，记为 b：
a = np.array([[0,1], [2,3], [4,5]])
b = a.copy()
判断 a 和 b 是否具有同一性：
b is a
out:
False
可以看到，a 和 b 互相独立，这和赋值显然不同。
对副本进行修改，观察原始数组：
b[0,0]=100
print("修改后的数组b：", b)
print("原始数组a：", a)
打印结果为：
修改后的数组b： [[100 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
原始数组a： [[0 1]
[2 3]
[4 5]]
可以发现，副本产生的变化，并不会对原始数组产生影响。
4. 小结
本小节讲解了视图和副本的概念和区别。副本是对原始数组的完整拷贝，二者互相独立，并不互相影响，但是物理内存的开销会加倍。而视图（切片）是对原始数据的一种映射，物理内存的开销相对小一些；对视图（切片）的元素更改，会相应地反映到原始数组中，这是二者最大的区别。