本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第2章，第2.7节，作者【印尼】Ivan Idris，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看
在介绍ravel()函数的示例中，我们提到了视图的概念。不过，请不要与数据库中的视图概念混淆。在NumPy的世界里，视图不是只读的，因为你不可能守着基础数据一动不动。关键在于要知道，当前处理的是共享的数组视图，还是数组数据的副本。举例来说，可以取数组的一部分来生成视图。这意味着，如果先将数组的某部分赋给一个变量，然后修改原数组中相应位置的数据，那么这个变量的值也会随之变化。我们可以根据著名的莱娜（Lena）照片来创建数组，然后创建视图，随后修改它。这里，莱娜肖像的数组是从SciPy函数获得的。
1．创建一份莱娜数组的副本。
acopy = lena.copy()2．为该数组创建一个视图。
aview = lena.view()3．通过flat迭代器将视图中所有的值全部设为0``。
aview.flat = 0最后，只有一幅图片可以看到该模特，而另一幅图片根本看不到她的影子，如图2-4所示。
下面的代码（为了节约版面，这里没有注释，完整代码请看copy_view.py文件）很好地展示了数组的视图和副本的特点。
import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt lena = scipy.misc.lena() acopy = lena.copy() aview = lena.view() plt.subplot(221) plt.imshow(lena) plt.subplot(222) plt.imshow(acopy) plt.subplot(223) plt.imshow(aview) aview.flat = 0 plt.subplot(224) plt.imshow(aview) plt.show()可见，在程序结束部分修改视图，同时改变了原来的莱娜数组。这导致3副图片全部变蓝（如果阅读的是本书的印刷版，也可能显示为黑色），而复制的数组则没有任何变化。所以一定要记住：视图不是只读的。
