我试图减少代码中的复制量，但在处理numpy数组切片和视图时，我遇到了令人惊讶的行为，如中所述：
复制numpy数组的Scipy wiki页面
我偶然发现了以下行为，这对我来说是意料之外的：

案例1：

import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = a[:,1:2]
b += 5
print a
print b.base is a

正如预期的那样，这将输出：

array([[ 1.,  6.,  1.],
       [ 1.,  6.,  1.],
       [ 1.,  6.,  1.]])
True

**案例2：**在一行中执行切片和加法时，情况会有所不同：

import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = a[:,1:2] + 5
print a
print b.base is a

让我感到惊讶的是，[：，1：2]似乎并不创建视图，它随后被用作左手参数，因此，它输出：

array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
False

也许有人能解释一下为什么这两个案子不一样，我想我遗漏了什么。

解决方案：我忽略了一个明显的事实，即“+”操作符，而不是就地操作符“+=”，将总是创建一个副本，所以它实际上是无关的，但切片，而不是就地操作符是如何定义的numpy数组。

为了说明这一点，下面的代码生成的输出与第2种情况相同：

import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = a[:,1:2]
b = b + 5
print a
print b.base is a