今天小编给大家分享一下numpy数组拷贝地址所引起的同步替换问题怎么解决的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
问题出现原因
python里numpy默认的是浅拷贝，即拷贝的是对象内存地址，导致两个数据结构共用一个内存地址。结果是修改拷贝的值的时候原对象也会随之改变，如代码所示：
a = np.arange(3)
print(a)
b = a
print(b)
b[0] = 10
print(b)
print(a)输出的结果为：
[0 1 2]
[0 1 2]
[10 1 2]
[10 1 2]
解决方案
其实numpy给我们准备了解决方法，使用copy方法即可：
narray.copy()还以上面的数据为例进行展示：
a = np.arange(3)
print(a)
b = a.copy()
print(b)
b[0] = 10
print(b)
print(a)输出的结果为：
[0 1 2]
[0 1 2]
[10 1 2]
[0 1 2]
达到了只修改一个数据结构的要求！