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编程语言越高级，就越容易发生一些不可控的奇异事件。其中，一些奇异事件的典型代表就是变量复制，使用传统的=操作符对于高级类型的变量来说，不是生成一个新的值，而仅仅是变量引用，是同一个变量！那么，接下来引发的问题就是：改变原值的时候，后面的被等号处理的新变量也发生了改变！

苏南大叔：python，如何通过copy()获得互不影响的ndarray复制品？ - ndarray-复制品
python，如何通过copy()获得互不影响的ndarray复制品？（图4-1）

大家好，这里是苏南大叔的程序如此灵动博客，本文讲述python代码中的ndarray的变量复制问题。测试环境：win10，python@3.11.0，numpy@1.24.2，pandas@1.5.3。

问题重现

这里就重现一下"="处理新的变量的情况：
测试用例：

import numpy as np

s = np.array([list("苏南大叔"), ["su", "nan", "da", "shu"]])
s_ = s
s1 = s[1]
s2 = s[0][2]
s[1] = "苏"
s[0][3] = "da"
print(s, type(s))      # 本应该被修改的原版， <class 'numpy.ndarray'>
print(s_, type(s_))    # 不应该被修改的盗版， <class 'numpy.ndarray'>
print(s1, type(s1))    # 不应该被修改的目标切片，['苏' '苏' '苏' '苏']，<class 'numpy.ndarray'>
print(s2, type(s2))    # 不应该被修改的目标切片【实际没被修改】，大 <class 'numpy.str_'>
Python

输出：

[['苏' '南' 'da' '叔']
 ['苏' '苏' '苏' '苏']] <class 'numpy.ndarray'>
[['苏' '南' 'da' '叔']
 ['苏' '苏' '苏' '苏']] <class 'numpy.ndarray'>
['苏' '苏' '苏' '苏'] <class 'numpy.ndarray'>
大 <class 'numpy.str_'>
Python

从输出上来看，

  • 作为备份的s_被修改了，【不符合预期】，numpy.ndarray类型。
  • 作为切片的s1被修改了，【不符合预期】，numpy.ndarray类型。
  • 作为切片的s2没有被修改，【符合预期】，numpy.str_类型。

苏南大叔：python，如何通过copy()获得互不影响的ndarray复制品？ - ndarray-copy-测试用例
python，如何通过copy()获得互不影响的ndarray复制品？（图4-2）

s1和s2同时作为切片，一个被修改另外一个确没有被修改，最大的主因就是数据类型。只要是数据类型是ndarray，使用等号建立的新变量，就是引用，就存在着问题。

解决方案

解决方案就是.copy()，新的变量的创建使用ndarray.copy()，而不是使用传统的等号。

import numpy as np

s = np.array([list("苏南大叔"), ["su", "nan", "da", "shu"]])
s_ = s.copy()
s1 = s[1].copy()
s2 = s[0][5].copy()
s[1] = "苏"
s[0][6] = "da"
print(s, type(s))      # 本应该被修改的原版， <class 'numpy.ndarray'>
print(s_, type(s_))    # 不应该被修改的盗版【实际没被修改】， <class 'numpy.ndarray'>
print(s1, type(s1))    # 不应该被修改的切片【实际没被修改】，['su' 'nan' 'da' 'shu']，<class 'numpy.ndarray'>
print(s2, type(s2))    # 不应该被修改的切片【实际没被修改】，大 <class 'numpy.str_'>
Python

输出：

[['苏' '南' 'da' '叔']
 ['苏' '苏' '苏' '苏']] <class 'numpy.ndarray'>
[['苏' '南' '大' '叔']
 ['su' 'nan' 'da' 'shu']] <class 'numpy.ndarray'>
['su' 'nan' 'da' 'shu'] <class 'numpy.ndarray'>
大 <class 'numpy.str_'>
Plain text

苏南大叔：python，如何通过copy()获得互不影响的ndarray复制品？ - ndarray-copy-解决方案
python，如何通过copy()获得互不影响的ndarray复制品？（图4-3）

从运行结果上来看，使用.copy()形成的新变量，完全脱离了原变量的控制。原ndarray的成员修改，并不会影响其复制版变量的值。符合预期。

字符串.copy()

按理说，字符串是没有.copy()方法的。但是作为ndarray切片存在的s2变量是被numpy包装过的numpy.str_对象。所以，存在即为合理。

测试用例：

import numpy as np
s = np.str_("苏南大叔")
s_ = s.copy()
s2 = "苏南大叔"
s3 = s2.copy()
Python

错误输出：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\sunan\Desktop\demo\py\t.py", line 4, in <module>
    s3 = s2.copy()
AttributeError: 'str' object has no attribute 'copy'
Plain text

苏南大叔：python，如何通过copy()获得互不影响的ndarray复制品？ - numpy-str_-copy
python，如何通过copy()获得互不影响的ndarray复制品？（图4-4）

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结束语

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