示例：创建Fortran-order数组
# 创建列优先（Fortran-order）数组
array_F = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], order='F')
print...内存视图：使用切片创建不同视图
NumPy的内存管理设计可以创建基于原始数组的视图（view）而非副本。视图共享原始数据的存储空间，因此操作视图会影响原始数据。...[0, 0] = 999
print("修改后的原始数组：\n", array)
输出：
数组视图：
[[1 2]
[4 5]]
修改后的原始数组：
[[999 2 3]
[ 4...[0, 0] = 123
print("深拷贝后的原始数组：\n", array)
print("深拷贝后的新数组：\n", array_copy)
输出：
深拷贝后的原始数组：
[[999 2...3]
[ 4 5 6]]
深拷贝后的新数组：
[[123 2 3]
[ 4 5 6]]
深拷贝后的数据不再与原始数组共享内存，因此修改新数组不会影响原始数组。
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