在使用NumPy数组时，有一个要注意的地方：在取数组的切片时，取出来的切片（Slices）仅仅是原始数组的视图（Views），而非它的复制！这与Python的built-in的list不同。

arr = np.arange(10)
arr

输出：array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

接着，可以用广播的方式给其中的切片赋值：

arr[5:8] = 12
arr

输出：array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12, 12, 8, 9])

如果我们用切片的方式，将其切片取出后再赋值：

arr_slice = arr[5:8]
arr_slice[1] = 12345
arr

输出：array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12345, 12, 8, 9])

可以看到，原始数组的值也发生了改变。

如果想得到ndarray切片的副本，而非视图，那就要显式地复制，如下：

arr_slice_copy = arr[5:8].copy()
arr_slice_copy[:] = 0
arr

输出：array([ 0, 1, 2, 3, 4, 12, 12345, 12, 8, 9])

由于arr_slice_copy是原始数组的复制，因此改变它不会改变原始数组。
 

出　　处：https://www.cnblogs.com/analysis101/p/14582805.html