numpy 矩阵切片以及深复制和浅复制的了解
矩阵切片
我们对一个一维矩阵切片的很简单，arr[2:4] 代表获取从第3个数到4个数，不包含第5个数
那如果要对矩阵切片呢？其实是同理的
arr8[:2, :2]也就是说是获取2行2列的子矩阵
不过这里有个问题，看下图
就是arr9看起来是和arr8没有任何关系的另外一个矩阵，但是改了arr9，arr8还是变了，这是怎么回事
在numpy中，为了提高效率，这种切片出来的子矩阵其实都是原矩阵的引用而已，所以改变子矩阵，原矩阵还是会变的
这时候怎么办呢
arr10是arr8的浅复制，这时候你就会发现，arr10的变化并不会影响到arr8的数值变化，200并没有变成100
那这里就要讲到深复制和浅复制的定义了
浅复制，说白了就是复制一部分，只复制了父对象，子对象就还是引用状态
arr12是arr11的浅复制，这时候如果修改arr12里面的[3,5,2]这个子对象里面的数值，arr11还是会跟着变，因为[3,5,2]这个子对象还是属于引用
arr13是arr11的深复制，意思就是全部复制，不管是父对象还是子对象，都全部复制过来，这时候arr13和arr11就是真正的两个没有任何关联的变量，随意操作arr13都不会改变arr11
回到刚刚的话题，看起来，我们的矩阵里面不也包含着类似arr11那样的子对象么，其实对于numpy矩阵来说，里面数据都是子元素，所以浅复制的时候已经把这些子元素都复制过去，所以这时候复制的变量arr10怎么改变子元素都不会改变arr8的