回答編集履歴
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d
answer
CHANGED
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@@ -24,4 +24,36 @@
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b[1] = -1 # b を変更すると a も変わる
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print(a) # [ 1 -1 3]
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## 追記
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b = a[スライス] とした場合、b と a は異なるオブジェクトになります。
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ただし、numpy の場合は、view という機能で異なるオブジェクトでも内部のデータは共有するということをやっています。
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そのため、b = a[:] とした場合でも b は a の view になるので、オブジェクトとしては a と b は異なりますが、内部データは共有しています。
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このことは次のようにして確かめられます。
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a = np.array([1, 2, 3])
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b = a[:] # b は a とは違うオブジェクト、だけど内部データは共有している
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b[1] = 100
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# b を変えたら a も変わっている
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print(a) # [ 1 100 3]
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view というのは numpy の機能であり、Python の言語に備わった機能ではありません。
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Python のリストの場合、スライスすると a と b は異なるオブジェクトで numpy の view のように内部データを共有するような機能もないので、コピー (deep copy) になります。
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a = [1, 2, 3]
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b = a[:]
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b[1] = 100
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# b と a は違うオブジェクトなので、a は変わっていない
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print(a) # [1, 2, 3]
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[Pythonのcopyとdeepcopyについて - Qiita](https://qiita.com/Kaz_K/items/a3d619b9e670e689b6db)
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