Numpy: эквивалент numpy.roll, но только для визуализации данных

Question

Есть ли способ выполнить проверку массива, но вместо того, чтобы иметь копию данных с другой визуализацией?

Пример может пояснить: данныйb свернутая версия a ...

>>> a = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
>>> a
array([[6, 7, 4],
       [5, 4, 8],
       [1, 3, 4]])
>>> b = np.roll(a, 1, axis=0)
>>> b
array([[1, 3, 4],
       [6, 7, 4],
       [5, 4, 8]])

... если я выполняю присваивание для массива b ...

>>> b[2,2] = 99
>>> b
array([[ 1,  3,  4],
       [ 6,  7,  4],
       [ 5,  4, 99]])

...содержание a не изменится ...

>>> a
array([[6, 7, 4],
       [5, 4, 8],
       [1, 3, 4]])

... наоборот, я хотел бы получить:

>>> a
array([[6, 7, 4],
       [5, 4, 99],    # observe as `8` has been changed here too!
       [1, 3, 4]])

Заранее спасибо за ваше время и опыт!

Answer 1

Это невозможно, извините. Свернутый массив не может быть описан другим набором шагов , который был бы необходим для работы представления NumPy.