1.インデックスとしてリストを使用します
1 = np.around（3 10 * np.random.random（（3 ））） 2、B = [0、1、2 ] 3 C = [0、1、2 ] 4 プリント（A） 5 プリント（ [B、C]）
結果は以下の通りで行インデックスとして、[0,1]、[2]列と、の出力[0,0]、[1,1]、[2,3] [2、0、1]を用いて、です。
2.コピー
（1）A = B bはBのIDにコピーされ、AおよびBは同じオブジェクトであるれています
1つの インポートとしてnumpyのNP 2 3 A = np.arange（5 ） 4 プリント（A） 5、B = 6 プリント（ID（A）） 7 プリント（ID（B））
結果は図を実行することによって見ることができ、Aは尖った物体と、ID番号のBに等しいです。
（2）B = a.view（）は、浅いコピーであり、BとAは異なるオブジェクトであるが、それらの要素が共有されています。
1つの インポートNPとしてnumpyの 2 3 A = np.arange（5 ） 4 プリント（A） 5、B = a.view（） 6 プリント（ID（A）） 7 プリント（ID（B）） 8件の B [0] = -1 9 プリント（A）
結果は、Bの要素も変更、次の図、AとBとは異なるオブジェクトですが、私は時間の要素を変更したときに実行することで見ることができます。"
（3）B = a.copy（）要素のBディープコピーは、コピーされ