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巧记：

源为array时，array为拷贝副本，asarray公用原有地址

源头为其他时，两者都是拷贝的（待加强验证）

import numpy as np

  #example 1: data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]] arr2=np.array(data1) arr3=np.asarray(data1) data1[1][1]=2 print ('data1:\n',data1) print ('arr2:\n',arr2) print ('arr3:\n',arr3) print("type data1",type(data1)) print ('------------------------------------') import numpy as np   #example 2: arr1=np.ones((3,3)) arr2=np.array(arr1) arr3=np.asarray(arr1) arr1[1]=2

print("arr1",type(arr1))

print ('arr1:\n',arr1) print ('arr2:\n',arr2) print ('arr3:\n',arr3)

result：

data1: [[1, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 1]]arr2: [[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]]arr3: [[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]]type data1 
   
    ------------------------------------arr1 
    
     arr1: [[1. 1. 1.] [2. 2. 2.] [1. 1. 1.]]arr2: [[1. 1. 1.] [1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]arr3: [[1. 1. 1.] [2. 2. 2.] [1. 1. 1.]]
    
   

 

结论：

当输入源为ndarray时，np.array会创建一个新的副本，因此对输入源进行修改不会影响转化的矩阵；而np.asarray不会创建一个新的副本，则其转化的矩阵会随着输入源的改变而改变。查看一下a，b，c三个对象在内存中的id，

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