我应该何时使用.copy（）

Question

我知道，由于以下原因：

a=1
b=a
a=4

它将1分配给a，然后a分配给b，最后一步是将a的值更改为4 这里，一旦a的值更改为4，则b的值不会有任何更改

同样适用于

a=np.array([10,20,30,40,50,60])
b=a[2]

a[2]=100

代码末尾的b值将是20，它是初始的a[2]

但当你有一些事情，如下面所述：

a=np.array([10,20,30,40,50,60])
b=a[0:2]

如果我们改变a[0:2]=[100,200]，那么b的值也会自动改变。这就像变量b以某种方式与其他变量相关联（这与之前的情况不同）。
我知道如果代码被写成b=a[0:2].copy()，那么b就不会改变，即使a被改变了

所以我的问题是，如果我不想更改后一个变量，因为在前两种情况下没有必要，那么我应该在哪里使用这个.copy()方法

谢谢你的帮助

Answer 1

第一,；第二种情况是，为b指定了一个值（标量）

在第三种情况下，您已经基于a的切片0:2向b分配了一个view（请参见basic-slicing-and-indexing）。这本质上是对a的某些元素的多值引用（即：b[0]实际上指的是a[0]）。换句话说，b不拥有它的数据，但是将指向a中的数据。因此，当更改a时，b只反映这些更改，因为它指向非常相同的元素

通常，当您要将副本与原始副本分离时，应使用numpycopy()，例如：

1. 当您准备对副本进行修改时（例如，偷偷改变调用方的数据并不酷）
2. 当您希望在该点保留阵列的快照时，无论以后原始阵列发生什么情况
3. 当您使用非常稀疏的切片或随机顺序，并且希望获得更紧凑的副本以实现更快的操作（参考位置）时
4. 当您想更改a或b的标志时（例如，从C连续到F连续，通常也是出于速度原因）

关于您在评论中提出的问题，“是否有任何方法可以确定变量是否相互关联”：是的。每个numpy数组都有flags：

a=np.array([10,20,30,40,50,60])
b=a[2]
b.flags.owndata
# True    funny given that b is a single numpy.int64, but it still has flags

b=a[0:2]
b.flags.owndata
# False

a=np.array([10,20,30,40,50,60])
b=a[0:2].copy()
b.flags.owndata
# True