如何修改新数组且不改动其初始关联的原NumPy数组？

在NumPy中，img_2 = img_1这种赋值操作并不是创建新数组，而是让img_2成为img_1的引用——两个变量指向同一块内存空间，所以修改img_2时，img_1必然同步变化。要让img_1保持初始状态，你需要为img_1创建一个独立的副本，常用方法有三种：

方法1：使用数组的copy()方法 #

这是最直观的方式，会创建数组的深拷贝：

import numpy as np

img_1 = np.arange(25).reshape(5,5)
img_2 = img_1.copy()  # 创建独立副本

locs = np.where(img_2 >= 0)
img_2[locs] = [65000]

# 此时img_1仍为初始的5x5数组，img_2是修改后的数组

方法2：使用np.copy()函数 #

和copy()方法效果一致，属于函数式的调用方式：

img_2 = np.copy(img_1)

方法3：利用切片创建浅拷贝 #

对于纯数值的多维数组，切片操作会创建浅拷贝，足够满足当前需求：

img_2 = img_1[:]

以上三种方式都能让img_2成为独立于img_1的新数组，修改img_2不会影响img_1的初始状态。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MH_AU