Question

我发现numpy数组在多个位置通过引用传递，但是当我执行以下代码时，为什么foo和{{1}的行为之间存在差异？ }}

bar

我正在使用python 2.7和numpy版本1.6.1

Answer 1

在Python中，all variable names are references to values。

当Python评估作业时，the right-hand side is evaluated before the left-hand side。 arr - 3创建一个新数组;它不会就地修改arr。

arr = arr - 3使局部变量arr引用此新数组。它不会修改传递给arr的{{1}}最初引用的值。变量名foo只是绑定到新数组arr。此外，arr - 3是arr函数范围内的局部变量名。一旦foo函数完成，就不再有foo的引用，Python可以自由地收集它引用的值。 As Reti43 points out，要使arr的值影响arr，a必须返回foo，并且arr必须分配给该值：

相比之下，Python def foo(arr): arr = arr - 3 return arr # or simply combine both lines into `return arr - 3` a = foo(a)转换为对__iadd__ special method的调用，确实会修改arr -= 3引用的数组。

Answer 2

第一个函数计算(arr - 3)，然后为其分配本地名称arr，这不会影响传入的数组数据。我的猜测是在第二个函数{{1}覆盖np.array运算符，并在数组数据上运行。

Answer 3

Python通过引用传递数组：

$:python
...python startup message

>>> import numpy as np
>>> x = np.zeros((2,2))
>>> x
array([[0.,0.],[0.,0.]])
>>> def setx(x):
...    x[0,0] = 1
...
>>> setx(x)
>>> x
array([[1.,0.],[0.,0.]])

最重要的答案是指即使在已编译的c代码中也会发生的现象，因为任何BLAS事件都将涉及“读入”步骤，在此步骤中，将形成一个由用户（在这种情况下为代码编写者）组成的新数组知道，或者在用户不知道的临时变量中“在幕后”形成了一个新数组（您可能将其视为.eval()调用）。

但是，我可以清楚地访问数组的内存，就好像它位于比调用的函数（即setx(...)）更全局的范围内；就编写代码而言，这正是“通过引用传递”的含义。

让我们再做一些测试来检查已接受答案的有效性：

(continuing the session above)
>>> def minus2(x):
...    x[:,:] -= 2
...
>>> minus2(x)
>>> x
array([[-1.,-2.],[-2.,-2.]])

似乎通过引用传递。让我们进行一次计算，该计算肯定会计算出一个底层的中间数组，并查看x是否像通过引用传递一样进行了修改：

>>> def pow2(x):
...    x = x * x
...
>>> pow2(x)
>>> x
array([[-1.,-2.],[-2.,-2.]])

呵呵，我以为x是通过引用传递的，但也许不是吗？ -不，在这里，我们用一个全新的声明（在python中通过解释将其隐藏）遮盖了x，并且python不会将此“阴影”传播回全局范围（这将违反python用例：即，成为一种入门级的编码语言，专家仍然可以有效地使用它。）

但是，通过强制修改内存（将x提交给函数时不会复制），我可以很容易地以“引用传递”的方式执行此操作：

>>> def refpow2(x):
...    x *= x
...
>>> refpow2(x)
>>> x
array([[1., 4.],[4., 4.]])

因此，您会发现可以对python进行一些细化以完成您想做的事情。

numpy数组是通过引用传递的吗？

3 个答案: