一 浅拷贝与深拷贝
1. 浅拷贝
浅拷贝只复制了对象本身（即c++中的引用）。
2. 深拷贝
深拷贝创建一个新的对象，同时也会创建所有子对象的副本，因此新对象与原对象之间完全独立。
二 代码理解
1. 案例一
a = 10
b = a
b = 20
print(a)
10
通过案例可以看出，a并没有改变值，因为a是数字，不可改变的，这里b=a并不是引用，所以不能改变。
2. 案例二
a = [1, 25, 60, 87, 100]
b = a
b[2] = 2
print(a)
[1, 25, 2, 87, 100]
通过案例可以看出，a的值发生改变了，因为a是list，是可以改变的，所以b=a是引用，所以发生了改变。
3. 案例三
import copy
a = [1, 25, 60, 87, 100]
b = copy.deepcopy(a)
b[2] = 2
print('a : ', a)
print('b : ', b)
a : [1, 25, 60, 87, 100]
b : [1, 25, 2, 87, 100]
通过案例可以看出，a并没有改变值，因为我使用了深拷贝，所以不发生改变。
4. 案例四
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a
b[1] = 0
print(a)
[1 0 3 4]
通过案例可以看出，a的值发生改变了，因为a是np，是可以改变的，所以b=a是引用，所以发生了改变。
5. 案例五
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = a.copy()
b[1] = 0
print('a : ', a)
print('b : ', b)
a : [1 2 3 4]
b : [1 0 3 4]
通过案例可以看出，a并没有改变值，因为我使用了深拷贝，所以不发生改变。
三 总结
我们通过案例发现，只要是python可变的变量，如果使用=号赋值，就是引用，不可变的，就不是引用。当使用可变数据时候需要深拷贝才能解决问题。
不可变数据（3个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）。
可变数据（3个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）
np也是可变数据，但是使用深拷贝是copy方法即可
千万要注意等号的赋值含义！千万要注意等号的赋值含义！千万要注意等号的赋值含义！
