在＆＃34; for＆＃34;中，切片分配在numpy数组中出错。复发

Question

我发现python numpy有问题。我想使用切片赋值来获得一个新的numpy数组。正如图片所示： enter image description here

当我在＆＃34;中使用切片分配时，用于＆＃34;经常性的，例如：

v = np.array([[0,1],[2,3],[3,4],[7, 8])    
s = v[:2]
for i in range(1):
  s[1] = v[2]

结果显示＆＃34; v＆＃34;作业的变化。

结果与下面不同（只是丢弃＆＃34; for＆＃34; recurrent）：

s[1] = v[2]

我对这个问题很着迷，我甚至怀疑numpy有什么问题！ 希望得到某人的帮助！

Answer 1

由于您为s分配了v，因此它实际上不是副本，只是对v的引用。这意味着如果您更改s，您还需要更改v。

在python中可以做的是创建数据结构的显式副本，以确保它不是引用（https://docs.python.org/2/library/copy.html）。

在你的例子里，它想要这样：

from copy import deepcopy

v = np.array([[0,1],[2,3],[3,4],[7, 8]])    
s = deepcopy(v[:2])
for i in range(1):
    s[1] = v[2]

深度镜检结果：

>>> s
array([[0, 1],
       [3, 4]])
>>> v
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [3, 4],
       [7, 8]])

没有深层扫描的结果：

>>> s
array([[0, 1],
       [3, 4]])
>>> v
array([[0, 1],
       [3, 4],
       [3, 4],
       [7, 8]])