为什么python / numpy =改变原始数组？

内容导读

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内容图文

import numpy as np

W = np.array([0,1,2])
W1 = W
W1 += np.array([2,3,4])
print W

W = np.array([0,1,2])
W1 = W
W1 = W1 + np.array([2,3,4])
print W

上面的代码将使W突变,但是下面的代码将不使W突变.为什么？

解决方法:

几乎对于任何类型的集合都是如此.这仅仅是由于python处理变量的方式. var1 = var2与带有集合的var1 = var1 var2不同.我将尽我所能解释它,它肯定可以改进,因此欢迎任何编辑/批评.

print("1:")
x1 = [7]
y1 = x1
y1 += [3]
print("{} {}".format(x1, id(x1)))
print("{} {}".format(y1, id(y1)))

print("2:")
x2 = [7]
y2 = x2
y2 = y2 + [3]
print("{} {}".format(x2, id(x2)))
print("{} {}".format(y2, id(y2)))

输出：

1:
[7, 3] 40229784 # first id
[7, 3] 40229784 # same id
2:
[7]    40228744 # first id
[7, 3] 40230144 # new id

说var1 = var1 var2创建一个具有新ID的新对象.它采用旧值,将其添加到第二个变量,然后使用第一个对象的名称将其分配给新对象.在var1 = var2的示例中,它只是将其附加到ID指向的对象上,该ID与旧变量相同.

内容总结

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内容备注

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