为何修改numpy数组切片的两种赋值方式对原数组影响不同？

两段代码及现象 #

第一段代码 #

a = np.zeros([32,32])
b = np.index_exp[:3,:3]
c = a[b]
c=1

执行后数组a仍全为0，不会因c的赋值操作改变。

第二段代码 #

a = np.zeros([32,32])
b = np.index_exp[:3,:3]
c = a[b]
c[:]=1

执行后数组a发生了改变。

差异核心原因 #

• 第一段的c=1是变量重新绑定：执行c = a[b]时，c指向了a切片生成的视图（NumPy切片默认返回视图，与原数组共享内存），但c=1直接把变量c的指向改成了整数1，彻底切断了和原数组视图的关联，所以对a无影响。
• 第二段的c[:]=1是视图内容的原地修改：c[:]表示对c这个视图对应的原数组区域进行批量赋值，本质是直接修改了视图共享的a的内存数据，因此a会同步变化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James Huang