具体的注解我已经写在了程序里面：通俗的解释了python里面的浅拷贝与深拷贝的不同，请看程序。

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as npimport copy as cpimport matplotlib.pyplot as pltimport timeimport math fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(241)# 定义一个多维数组x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print('x:{}'.format(x))ax.plot(x) ax1 = fig.add_subplot(242)# 首先看一下浅拷贝，将x拷贝(赋值)给yy = xprint('y:{}'.format(y))ax1.plot(y) # 改变一下y中的任意一个索引的值，可以看到x也随着y一起改变了，# 这就是浅拷贝，原数组随着拷贝的对象的改变而改变了。y[0, 0] = 9print('y改变值:')print(y)ax2 = fig.add_subplot(243)ax2.plot(y)print('x的值在y改变之后:')print(x)ax3 = fig.add_subplot(244)ax3.plot(x) # 下面来看一下深拷贝，py里面首先要导入copy这个包，这里用cp表示。x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print('\n\nx:{}'.format(x))ax4 = fig.add_subplot(245)ax4.plot(x) y = cp.copy(x)print('y:{}'.format(y))ax5 = fig.add_subplot(246)ax5.plot(y) # 随意改变y的某一个索引，可以看到，y改变了，但是x还是它自己y[0, 0] = 9print('y改变值:')print(y)ax6 = fig.add_subplot(247)ax6.plot(y) print('x的值在y改变之后:')print(x)ax7 = fig.add_subplot(248)ax7.plot(x) plt.show()

以上这篇python中的数组赋值与拷贝的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。