Summary  
This chapter covers how simple assignment in NumPy creates views that share data with the original array and how to create independent copies using the ndarray.copy() method or numpy.copy() function to avoid unintended modifications.

General domain of usage  
Numerical computing

Il est souvent nécessaire de créer une **copie** d'un tableau afin d'apporter des modifications sans affecter le tableau d'origine.

Watch this video to see how copying arrays works in NumPy. You'll learn the difference between simple assignment and true copying, how changes affect original arrays, and how to use the `copy()` method and function. Visual examples will help you understand why and when to use each approach, making your array manipulations safer and more effective.

## Affectation simple

Tout d'abord, explication sur la raison pour laquelle il n'est pas possible de simplement créer une autre variable avec `array_2 = array_1`, où `array_1` est le tableau d'origine.

import numpy as np
array_1 = np.array([1, 2, 3])
array_2 = array_1
# Setting the first element of array_2 to 10
array_2[0] = 10
print(array_1)

Vous avez modifié la valeur du premier élément de `array_2` à `10`, mais cette affectation a également modifié la valeur du premier élément de `array_1` à `10`.

Avec `array_2 = array_1`, vous ne créez pas un **nouveau** tableau ; vous créez plutôt une **référence** vers le même tableau en mémoire. Par conséquent, toute modification apportée à `array_2` affectera également `array_1`.

Remarque

Pour résoudre ce problème, vous pourriez écrire `array_2 = np.array([1, 2, 3])`, mais cela reviendrait à écrire le même code **deux fois**. Rappelez-vous du principe clé en programmation : **Ne vous répétez pas**.

## Méthode ndarray.copy()

Heureusement, **NumPy** propose une méthode `ndarray.copy()` comme solution à ce problème.

import numpy as np
array_1 = np.array([1, 2, 3])
# Copying the contents of array_1
array_2 = array_1.copy()
# Setting the first element of array_2 to 10
array_2[0] = 10
print(f'Initial array: {array_1}')
print(f'Modified copy: {array_2}')

Vous avez maintenant créé un nouveau tableau pour `array_2` avec les mêmes éléments que `array_1`.

Pour les tableaux **2D**, la procédure de copie est exactement la même.


## Fonction numpy.copy()

Au lieu de la **méthode** `.copy()`, il est également possible d'utiliser la **fonction** `copy()`, qui prend le tableau en paramètre : `array_2 = np.copy(array_1)`.

La fonction et la méthode fonctionnent de la même manière ; cependant, il existe une nuance. Elles possèdent toutes deux le paramètre `order`, qui spécifie la **disposition en mémoire** du tableau, mais leurs valeurs par défaut diffèrent.


L'image ci-dessous montre la structure du tableau `sales_data_2021` utilisé dans l'exercice :

import unittest
import importlib.util
import numpy as np
import io
from contextlib import redirect_stdout


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style feedback output"""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Вихідні дані
        cls.sales_data_2021 = np.array([
            [350, 420, 380, 410],
            [270, 320, 290, 310]
        ])
        # Очікуваний оновлений масив
        cls.expected_2022 = cls.sales_data_2021.copy()
        cls.expected_2022[0, -2:] = np.array([390, 370])

    def test_sales_data_copy(self):
        """1. sales_data_2022 created as an independent copy"""
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        module = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(module)

        ok = hasattr(module, "sales_data_2022")
        arr_21 = getattr(module, "sales_data_2021", None)
        arr_22 = getattr(module, "sales_data_2022", None)

        type_ok = isinstance(arr_22, np.ndarray)
        # Перевіряємо, що це інший об’єкт у пам’яті
        independent_obj = arr_21 is not arr_22
        # Перевіряємо, що зміни в arr_22 не вплинули на arr_21
        independent_data = not np.array_equal(arr_21, arr_22)

        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and independent_obj and independent_data,
            "sales_data_2022 correctly created as an independent copy",
            "sales_data_2022 not created properly as a copy",
        )

    def test_sales_data_update(self):
        """2. Last two elements of first row updated using correct slice"""
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        module = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(module)

        arr_22 = getattr(module, "sales_data_2022", None)
        type_ok = isinstance(arr_22, np.ndarray)
        val_ok = type_ok and np.array_equal(arr_22, self.expected_2022)
        first_row_ok = type_ok and np.array_equal(arr_22[0, -2:], np.array([390, 370]))
        second_row_ok = type_ok and np.array_equal(arr_22[1], self.sales_data_2021[1])

        _dynamic_test(
            self,
            type_ok and val_ok and first_row_ok and second_row_ok,
            "sales_data_2022 updated correctly with negative slice",
            "sales_data_2022 update incorrect or affects wrong elements",
        )

    def test_print_output(self):
        """3. Both arrays printed"""
        f = io.StringIO()
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        module = importlib.util.module_from_spec(spec)
        with redirect_stdout(f):
            spec.loader.exec_module(module)
        output = f.getvalue()

        printed_21 = "2021" in output and "350" in output
        printed_22 = "2022" in output and "390" in output and "370" in output

        _dynamic_test(
            self,
            printed_21 and printed_22,
            "Both sales_data_2021 and sales_data_2022 printed correctly",
            "Missing or incorrect print statements",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

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