操作和修改數(shù)組時(shí)，他們的數(shù)據(jù)有時(shí)被復(fù)制到一個新的數(shù)組中有時(shí)候沒有，這有點(diǎn)不太理解，什么時(shí)候是副本什么時(shí)候是視圖呢？

為了節(jié)省計(jì)算機(jī)內(nèi)存numpy 有視圖與副本兩種狀態(tài)除非顯示的調(diào)用copy()函數(shù)否則都是視圖。

1.一點(diǎn)也沒拷貝的狀態(tài)（兩個變量指向相同內(nèi)存空間）

import numpy as np

a = np.arange(27)

b = a #并沒有新的對象被創(chuàng)建，a和b只是相同ndarray對象的兩個名字而已，下面用id()來驗(yàn)證一下

可見a和b指向同一個數(shù)據(jù)對象。

2.視圖或淺拷貝

c = a.view()

以下可見c = a.view()創(chuàng)建了一個新的對象，兩個對象共享相同的數(shù)據(jù)。

對象c和a都可以對數(shù)據(jù)的數(shù)值進(jìn)行修改，但是c不能對shape屬性進(jìn)行修改

另外切片數(shù)據(jù)也會返回“視圖”對象。

3.Deep Copy(深度復(fù)制)

d = a.copy()

這會創(chuàng)建一個全新的數(shù)據(jù)d，與a沒有關(guān)系d不能修改a的任何值。

一、axis 函數(shù)怎么理解？

在numpy的許多函數(shù)中都有axis這么個參數(shù)怎么理解？

Axis參數(shù)決定一些計(jì)算規(guī)則的方向，如聚合類函數(shù)中的sum，可以根據(jù)axis的值來決定求和方向。0代表最外層括號的高維度方向以此類推，這里只有0,1,2三個維度，因此2代表最內(nèi)層括號的維度，不同方向計(jì)算結(jié)果如下圖所示