Python列表和NumPy列表输出

我是python的初学者，正在尝试理解数组类型的差异

在这个例子中，我无法理解最终他们的输出是不同的。为什么这两种代码的行为不同

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numpy

在处理列表（数组）的方式上与Python不同

numpy

尝试保持数据缓冲区的完整性，而不是创建新的副本，而Python将创建新的对象。当您这样做时：

>>> a = list('1234')
>>> a
['1', '2', '3', '4']
>>> b = a[1:3]
>>> b[0] = 1
>>> b
[1, '3']
>>> a
['1', '2', '3', '4']

修改

b

不会影响

a

，因为

b=a[1:3]

会创建一个新对象。但是在

numpy

中，当您执行以下操作时：

>>> import numpy as np
>>> c = np.array(a)
>>> c
array(['1', '2', '3', '4'])
>>> d = c[1:3]
>>> d
array(['2', '3'])
>>> d[0] = 1
>>> c
array(['1', '1', '3', '4'])

修改

d

，确实会更改

c

，因为

d

是

c

正在使用的同一缓冲区的视图

（）