回答編集履歴
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@@ -16,6 +16,7 @@
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## 追記
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2項演算はディープコピーになる仕様なので、以下のように書いても同じ処理になりますけど、コピーするためにこうしているという意図がわかりづらいく、暗黙的な仕様に依存したコードはバグの原因にも繋がります。
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また、添字 `[]` による配列の一部を取り出す処理は浅いコピーとディープコピーの両方のパターンがありえます。関数も reshape() のように浅いコピーを返すものもあれば、abs() のようにディープコピーを返すものも両方存在します。
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```python
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import numpy as np
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@@ -11,4 +11,22 @@
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y = x.copy()
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y[0] = 100
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print(x, y)
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## 追記
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2項演算はディープコピーになる仕様なので、以下のように書いても同じ処理になりますけど、コピーするためにこうしているという意図がわかりづらいく、暗黙的な仕様に依存したコードはバグの原因にも繋がります。
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```python
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import numpy as np
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x = np.array([1, 2, 3])
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y = x + 0
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x[0] = 100
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print(x, y)
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Python 公式のコーディング方針にも `Explicit is better than implicit. (暗示するより明示するほうがいい)` と書いてあります。
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元の配列とは別の配列を作りたいという意図があるならば、`ndarray.copy()` を使うべきです。
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d
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@@ -2,7 +2,7 @@
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上に上げた例では Deep Copy になります。
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numpy の方針として可能な限り
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numpy の方針として可能な限り shallow copy を行うようになっているので、明示的にコピーしたい場合は `ndarray.copy()` を使いましょう。
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```python
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import numpy as np
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