赋值：
变量的引用，没有拷贝空间
对象之间赋值本质上 是对象之间的引用传递而已。也就是多个对象指向同一个数据空间。
拷贝的对象分两种类型：
. 拷贝可变类型
浅拷贝：
只拷贝第一层数据，不关心里面的第二层内容，能够保证外层数据独立
深拷贝：
拷贝了所有层数据，所有层数据都是独立。
而一层可变类型数据，深拷贝和浅拷贝是一样，会拷贝。
. 拷贝不可变类型
一层不可类型数据，深拷贝和浅拷贝也是一样，不会拷贝，只是引用
多层都是不可类型数据，深拷贝和浅拷贝也是一样，不会拷贝，只是引用
多层中只要有可变类型数据
浅拷贝：
只关心第一层，如果第一层是不可变类型，不会拷贝，只是引用
深拷贝：
关心所有层，多层中只要有一层是可变类型数据，所有层都拷贝，保证数据独立
1 import copy 2 3 # 浅拷贝 4 copy.copy() 5 list.copy() 6 dict.copy() 7 d = c[:] # 切边能拷贝一个列表 8 9 # 深拷贝 10 copy.deepcopy()
同样 numpy 下的数据结构与数据类型的转换（np.array vs. np.asarray）
np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝
两者主要的区别在于，array（默认）复制一份对象，asarray不会执行这一动作。
1 def asarray(a, dtype=None, order=None): 2 return array(a, dtype, copy=False, order=order)