numpy数组行交换的bug

今日发现一个小问题，还好自己发现了，不然这个bug不知道要背锅好久

实验要求：
交换一个numpy数组中的第i行和第j行

上代码：

import numpy as np 

arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(arr)

tmp = arr[2]
arr[2] = arr[0]
arr[0] = tmp

print(arr)

打印结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
 
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]

这个结果打印出来，整个人傻眼了

为了搞懂为啥是这个结果，我打印变量tmp看看

import numpy as np 

arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(arr)

tmp = arr[2]
print(tmp)

arr[2] = arr[0]
print(tmp)

arr[0] = tmp

print(arr)

打印结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]  #原始的arr
 
[7 8 9]    #第一次打印tmp

[1 2 3]    #第二次打印tmp

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]  #交换后的arr

这样就发现了问题，这是python的特性，变量tmp不是copy了arr[2]的数值，而是类似于C中的指针，指在了arr[2]的地址上，当执行arr[2] = arr[0]后，arr[2]的数值发生了变化，所以tmp也发生了变化

而处理的办法也很简单，变量tmp深度copy arr[2]就行，即：tmp = arr[2].copy()

import numpy as np 

arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(arr)

tmp = arr[2].copy()
print(tmp)

arr[2] = arr[0]
print(tmp)

arr[0] = tmp

print(arr)

打印结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]  #原始的arr
 
[7 8 9]    #第一次打印tmp

[7 8 9]    #第二次打印tmp

[[7 8 9]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]  #交换后的arr

搞定