python - numpy:通过引用传递对自身不起作用

Question

我尝试了以下方法:

p=np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])
p[0,:] = p[1,:]
y = p[1,:]
print(p)
p[1,1] = 4
print(p)
print(y)

如您所见，输出为:

[[2 2 2]
 [2 2 2]
 [3 3 3]]
[[2 2 2]
 [2 4 2]
 [3 3 3]]
[2 4 2]

所以当我将 p 的第二行分配给 y 时，它是通过引用传递的。当我将 p 的第二行分配给 p 的第一行时，它是通过副本传递的。为什么会这样？

我期望的输出是:

[[2 2 2]
 [2 2 2]
 [3 3 3]]
[[2 4 2]
 [2 4 2]
 [3 3 3]]
[2 4 2]

Answer 1

简而言之，区别:

• 如果可能，访问数组的一部分 (... = p[]) 会创建一个新的数据 View 。
• 分配给数组的一部分 (p[] = ...) 将元素复制到数组中。

---

长话短说:

p = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) p 保存原始数据。

y = p[1,:] 让您可以查看 p 持有的数据(您可以通过查看 y.base< 来验证这一点，是p)。这不是对数组的赋值，但是y 是一个全新的对象，它与p 共享数据。可以这样想:

Data: [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
       ^        ^
       p        y

数据只是一 block 内存。 p 指向这段内存的开头，y 指向中间的某个地方。 (它们不只是“指向”，还包含有关维度和谁拥有数据的附加信息，但这在这里并不重要。)

重要的是要认识到数组仅指向其关联数据的开头。然后它简单地使用维度和步长(步幅)将数据解释为向量、矩阵等。记住:一个数组 - 一个指针。

p[0,:] = p[1,:] 这里我们将 p 的一部分分配给数组的另一部分。要获得预期的行为，p 的不同部分需要指向相同的数据 block 。这是不可能的(但可以通过巧妙地操纵步幅以有限的方式实现类似的事情)。相反，数据被复制。