实际上，对于NumPy数组，当数组的元素是基本数据类型（如整数、浮点数等）时，使用`array.copy()`方法就足够了，因为它会创建一个新的数组对象，并在新的内存位置复制原始数组的所有数据。这种情况下，我们可以认为`array.copy()`提供了数组的深拷贝，因为数据是独立复制的，不依赖于原始数组的内存位置。
 
然而，如果你有一个NumPy数组，其元素是对象（如列表、字典或其他NumPy数组），并且你需要确保这些对象也被深拷贝（即它们的内部状态也被复制），那么你应该使用`copy.deepcopy()`函数。这个函数会递归地复制对象及其包含的所有对象，确保所有内容都是独立的。
 
但是，请注意，NumPy通常不鼓励在数组中存储可变对象，因为这可能会导致数据不一致和难以预测的行为。如果你的应用确实需要这样做，那么你应该非常小心，并确保你了解这种做法的潜在风险。
 
下面是一个使用`copy.deepcopy()`来深拷贝包含列表的NumPy对象数组的例子：
 
 
在这个例子中，`deep_copied_array`是`original_array`的一个深拷贝，因此修改`original_array`中的嵌套列表不会影响`deep_copied_array`。
 
总结来说，对于NumPy数组，`array.copy()`方法通常提供了足够的“深拷贝”功能（针对数组本身的数据），但如果你需要深拷贝数组中的对象元素，你应该使用`copy.deepcopy()`。然而，请注意，在NumPy中存储可变对象作为数组元素通常不是最佳实践。