1.numpy在做数组运算或数组操作时，返回结果不是数组的 副本 就是 视图。
2.所有赋值运算不会为数组和数组中的任何元素创建副本（即返回的是视图---一个变全都变）。
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例子：
x = np.array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ])
y = x
y[ 0 ] = - 1
print (x)
# [-1 2 3 4 5 6 7 8]
print (y)
# [-1 2 3 4 5 6 7 8]
3. numpy.ndarray.copy()
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作用：创建一个副本---赋值两者不同时改变。
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特点：对副本数据进行修改，不会影响到原始数据，它们物理内存不在同一位置。
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例子：
x = np.array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ])
y = x.copy()
y[ 0 ] = - 1
print (x)
# [1 2 3 4 5 6 7 8]
print (y)
# [-1 2 3 4 5 6 7 8]
