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要使NumPy数组成为只读，可以使用numpy.ndarray.flags属性中的writeable属性将其设置为False。这将防止对数组数据进行任何更改。

下面是将NumPy数组设置为只读的基本步骤：

1. 导入NumPy库：

import numpy as np

1. 创建一个NumPy数组：

my_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

1. 将数组设置为只读：

my_arr.flags.writeable = False

1. 现在尝试更改数组数据，你会发现出现了ValueError：

my_arr[0] = 10  # Raises ValueError: assignment destination is read-only

这就是将NumPy数组设置为只读的基本步骤。下面我们进一步通过两个示例来进一步说明：

示例1：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
my_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将数组设置为只读
my_arr.flags.writeable = False

# 尝试更改数组数据，会发现出现了ValueError
my_arr[0] = 10  # Raises ValueError: assignment destination is read-only

在示例1中，我们创建了一个NumPy数组，然后将其设置为只读。当我们尝试更改数组数据时，会引发ValueError异常。

示例2：

import numpy as np

# 创建一个二维NumPy数组
my_arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数组设置为只读
my_arr.flags.writeable = False

# 尝试更改数组数据，会发现出现了ValueError
my_arr[0, 0] = 10  # Raises ValueError: assignment destination is read-only

在示例2中，我们创建了一个二维NumPy数组，并将其设置为只读。我们尝试更改数组中的一个元素，但是会引发ValueError异常。

这些示例说明了如何将NumPy数组设置为只读，以便更好地保护数据。