NumPy 数组的复制与视图
NumPy 数组的复制和视图是两种不同的方式来创建新数组，它们之间存在着重要的区别。
复制
复制 会创建一个包含原始数组相同元素的新数组，但这两个数组拥有独立的内存空间。这意味着对复制进行的任何更改都不会影响原始数组，反之亦然。
创建副本可以使用以下方法：
arr.copy()：创建一个新的数组，该数组包含与原始数组相同元素的副本。
np.array(arr)：将数组转换为新的 NumPy 数组。
arr[:]：使用切片创建整个数组的副本。
示例：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建副本
copy = arr.copy()
# 修改副本
copy[2] = 100
# 打印原始数组和副本
print(arr)
print(copy)输出：
[ 1 2 3 4 5]
[ 1 2 100 4 5]视图
视图 是对原始数组数据的引用，不拥有独立的内存空间。这意味着对视图进行的任何更改都会直接反映在原始数组中，反之亦然。
创建视图可以使用以下方法：
arr.view()：创建一个新的数组，该数组是原始数组数据的视图。
arr[start:end]：使用切片创建原始数组的视图。
arr.reshape()：改变数组的形状，但不改变底层数据。
示例：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建视图
view = arr.view()
# 修改视图
view[2] = 100
# 打印原始数组和视图
print(arr)
print(view)输出：
[ 1 2 100 4 5]
[ 1 2 100 4 5]检查数组是否拥有数据
我们可以使用 arr.base 属性来检查数组是否拥有其数据。如果 arr.base 为 None，则数组拥有自己的数据，否则它是一个视图。
示例：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
copy = arr.copy()
view = arr.view()
print(copy.base) # None
print(view.base) # <ndarray object at 0x00000222588287E0>练习
使用以下代码创建数组 arr：
import numpy as np
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])并使用以下方法创建 arr 的副本：
arr.copy()
np.array(arr)
arr[:]
在每个方法之后，打印原始数组和副本，并验证它们是否相等。
在评论中分享您的代码和结果。
Sure, here is the requested Markdown formatted content:
获取数组的形状
NumPy 数组的形状描述了数组中元素的组织方式，并由包含每个维度中元素数量的元组表示。
获取数组形状
可以使用 arr.shape 属性获取 NumPy 数组的形状。它返回一个元组，其中每个元素表示相应维度的长度。
示例：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 获取数组形状
print(arr.shape)输出：
(2, 3)这意味着数组包含 2 行和 3 列。
形状元组的含义
形状元组中的每个元素表示相应维度的长度。例如，如果形状为 (2, 3, 4)，则数组具有：
2 个行 3 列 每个元素 4 个值
使用 ndmin 创建具有特定形状的数组
我们可以使用 ndmin 参数来创建具有指定形状的新数组，即使原始数据不具有该形状。ndmin 参数指定要创建的最小维度数。如果原始数据具有比 ndmin 更高的维度，则形状将保留。如果维度数不足，则将添加新维度，并用 1 填充元素。
示例：
import numpy as np
# 使用 ndmin=5 创建一个包含值 1,2,3,4 的向量
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print(arr.shape)输出：
[[[[1 2 3 4]]]]
(1, 1, 1, 1, 4)练习
创建以下形状的 NumPy 数组，并打印它们的形状：
一个包含 10 个元素的一维数组。 一个包含 5 行 4 列的二维数组。 一个包含 2 x 3 x 2 的三维数组。
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最后
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