numpy中對於一維陣列的切片處理，跟list的操作感覺差不多：
in [1]: import numpy as np
in [2]: arr1 = np.arange(10)
in [3]: arr1
out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
in [4]: arr2 = arr1[:3]
in [5]: arr2
out[5]: array([0, 1, 2])
in [6]: arr2[0] = 100
in [7]: arr2
out[7]: array([100, 1, 2])
in [8]: arr1
out[8]: array([100, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
numpy這麼設定是因為numpy處理的物件是大資料，對於經常的複製操作來說，大量的資料顯然會大大降低效能，
當然，如果想要像之前一樣獲得乙個副本，可以顯式地複製：
in [9]: arr3 = arr1[2:4].copy()
in [10]: arr3
out[10]: array([2, 3])
in [11]: arr3[0] = 11111
in [12]: arr3
out[12]: array([11111, 3])
in [13]: arr1
out[13]: array([100, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
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