根据numpy documentation的说法，高级索引应该返回数组的副本.这在一维的情况下如预期的那样工作.但是，如果数组是多维的，则Numpy不会将其识别为副本.如果我没有访问原始数组的权限，我如何测试在多维情况下是否返回副本或视图？
例如:
import numpy as np
y = np.ones((1, 10))
b = y[:, [0, 5, 6]]
# b is not a copy
assert not b.flags['OWNDATA']
assert b.base is not None
但它实际上是一份复制品
b[:] = 33
print(y)
让我们把y变得更有趣一点:
In [915]: y = np.arange(10).reshape(2,5);y, y.base
Out[915]:
(array([[0, 1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8, 9]]),
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
它是一维数组中的view个.
现在使用高级索引:
In [916]: b = y[:,[0,2,4]];b, b.base
Out[916]:
(array([[0, 2, 4],
[5, 7, 9]]),
array([[0, 5],
[2, 7],
[4, 9]]))
In [917]: b.strides, b.base.strides
Out[917]: ((4, 8), (8, 4))
正如我们从索引中预期的那样，b是一个(2，3)数组，但它实际上是一个(3，2)数组的转置.显然，numpy正在使用列表索引(第二维) Select 值，并将切片维度放在最后.然后，它会转置以获得所需的形状.这暗示了为什么混合高级索引和基本索引可能会产生意外的形状(如其他SO中所述和文档所述).
在任何情况下，我都找不到一种方法来测试b来验证它不是y的view--除非通过比较base个属性.最简单的事情就是接受文档所声称的它是副本--只是不是"直接"副本.
我们可以使用基本索引得到相同的数组--得到的是view，即y.base:
In [918]: c = y[:,::2]; c, c.base
Out[918]:
(array([[0, 2, 4],
[5, 7, 9]]),
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
还有其他几种获得简单副本的方法:
In [924]: d = y[[0,1], ::2]; d, d.base
Out[924]:
(array([[0, 2, 4],
[5, 7, 9]]),
None)
In [925]: d = y[[[0],[1]], [0,2,4]]; d, d.base
Out[925]:
(array([[0, 2, 4],
[5, 7, 9]]),
None)