numpy Python中的多重赋值[复制]

wbgh16ku 于 2022-11-10 发布在 Python

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这个问题在这里已经有答案：

Python assigning multiple variables to same value? list behavior(12个答案)
21天前关门了。
在Python中初始化多个变量时，似乎每个变量都是不同的(即不是引用)：

>>>x = y = z = 6
>>>x=5
>>>y=0
>>>print(x,y,z)
>>>5 0 6

但当我使用数值数组时，每个变量实际上都是一个引用：

import numpy as np
x = y = z = 6*np.ones(1)
x[0] = 5
y[0] = 0
print(x,y,z)
[0.] [0.] [0.]

为什么我会看到这种不同？

2条答案

这归根结底是类型的不同。整数不是通过引用传递的，因此每个变量都有自己的数字副本。但是，如果你看一个不同的对象，比如一个列表：

x = y = z = [0,1,2]
x[0] = 2
print(x, y, x)
[2, 1, 2], [2, 1, 2], [2, 1, 2]

这也是通过引用传递的，因此它们都一起更改。
字符串和整数是我能想到的主要例子，你是值，而其他所有东西(我认为)都是引用。
与此相关的有趣之处在于：就地操作对字符串和整数的行为不同于其他对象。例如：

x = 1
print(id(x))
x += 1
print(id(x))

的行为不同于

y = []
print(id(y))
y += [1]
print(id(y))

您可以看到，在第一个示例中，一个新对象现在被赋给了x变量，而在第二个示例中，y变量是同一个对象。

您需要复制以下内容：

a = 6*np.ones(1)

x, y, z = (a.copy() for _ in range(3))

# or directly

# x, y, z = (6*np.ones(1) for _ in range(3))

x[0] = 1
(x, y, z)

输出：

(array([1.]), array([6.]), array([6.]))