Question

这是我导入的内容：

import random
import matplotlib.pyplot as plt
from math import log, e, ceil, floor
import numpy as np
from numpy import arange,array
import pdb
from random import randint

这里我定义了函数矩阵（p，m）

def matrix(p,m):            # A matrix with zeros everywhere, except in every entry in the middle of the row
    v = [0]*m
    v[(m+1)/2 - 1] = 1
    vv = array([v,]*p)
    return vv

ct = np.zeros(5)            # Here, I choose 5 cause I wanted to work with an example, but should be p in general

这里我定义MHops，它基本上取矩阵，矩阵和向量ct的维度，并给我一个新的矩阵mm和一个新的向量ct

def MHops(p,m,mm,ct):

k = 0
while k < p :                 # This 'spans' the rows
    i = 0
    while i < m :             # This 'spans' the columns
        if mm[k][i] == 0 :
            i+=1
        else:
            R = random.random()
            t = -log(1-R,e)              # Calculate time of the hopping
            ct[k] =  ct[k] + t
            r = random.random()
            if  0 <= r < 0.5 :              # particle hops right
                if 0 <= i < m-1:
                    mm[k][i] = 0
                    mm[k][i+1] = 1
                    break
                else: 
                    break           # Because it is at the boundary
            else:                            # particle hops left 
                if 0 < i <=m-1:    
                    mm[k][i] = 0
                    mm[k][i-1] = 1
                    break
                else:              # Because it is at the boundary
                    break
            break
    k+=1    
return (mm,ct)               # Gives me the new matrix showing the new position of the particles and a new vector of times, showing the times taken by each particle to hop

现在我想做的是迭代这个过程，但我希望能够可视化列表中的每一步。简而言之，我所做的是： 1.创建一个表示晶格的矩阵，其中0表示该槽中没有粒子，1表示那里有粒子。 2.创建一个函数MHops，它模拟一步的随机游走并给我新的矩阵和一个向量ct，它显示粒子移动的时间。

现在我想要一个向量或数组，其中我有2 * n个对象，即矩阵mm和n次迭代的向量ct。我想要一个数组，列表或类似的东西，因为我需要稍后使用它们。

这里开始我的问题：

我创建了一个空列表，我使用append在while循环的每次迭代中追加项目。然而，我得到的结果是一个列表d，其中有来自上一次迭代的n个相等对象！

因此我的迭代函数如下：

def rep_MHops(n,p,m,mm,ct):
    mat = mm
    cct = ct
    d = []
    i = 0
    while i < n :
        y = MHops(p,m,mat,cct)       # Calculate the hop, so y is a tuple y = (mm,ct)
        mat = y[0]                 # I reset mat and cct so that for the next iteration, I go further
        cct = y[1]
        d.append(mat)
        d.append(cct)
        i+=1
    return d


z = rep_MHops(3,5,5,matrix(5,5),ct)      #If you check this, it doesn't work
print z

然而它不起作用，我不明白为什么。我正在做的是使用MHops，然后我想将新矩阵和新向量设置为MHops输出中的那些并再次执行此操作。但是，如果运行此代码，您将看到v工作，即时间向量增加并且晶格矩阵发生变化，但是当我将其附加到d时，d基本上是n个相等对象的列表，其中对象是最后一次迭代。

我的错误是什么？此外，如果您对此代码有任何编码建议，他们将非常欢迎，我不确定这是一种有效的方式。

为了让你更好地理解，我想在另一个函数中使用最终向量d，首先我选择一个随机时间T，然后我基本上会检查每个奇数条目（每个ct）并因此检查每个条目每个ct，看看这些数字是否小于或等于T.如果发生这种情况，那么粒子的运动就会发生，否则就不会发生。从这开始，我将尝试用matpotlibt用直方图或类似的东西来显示结果。

有没有人知道如何在matlab中运行这种模拟？你认为这会更容易吗？

Answer 1

您通过引用传递和存储而不是副本，因此在循环的下一次迭代中MHops会改变您之前在d中存储的版本。使用import copy; d.append(copy.deepcopy(mat))代替存储以后不会更改的副本。

为什么呢？

Python通过引用传递列表，并且每个循环都存储对d中相同矩阵对象的引用。

我查看了python文档，我唯一能提到的是 "how do i write a function with output parameters (call by reference)"

以下是您的代码的简单示例：

def rep_MHops(mat_init):
    mat = mat_init
    d = []
    for i in range(5):
        mat = MHops(mat)
        d.append(mat)
    return d


def MHops(mat):
    mat[0] += 1
    return mat

mat_init = [10]
z = rep_MHops(mat_init)
print(z)

运行时给出：

[[15], [15], [15], [15], [15]]

Python仅通过引用传递可变对象（例如列表）。一个整数不是一个可变对象，这里是上面例子的略微修改版本，它对一个整数进行操作：

def rep_MHops_simple(mat_init):
    mat = mat_init
    d = []
    for i in range(5):
        mat = MHops_simple(mat)
        d.append(mat)
    return d


def MHops_simple(mat):
    mat += 1
    return mat

z = rep_MHops_simple(mat_init=10)
print(z)

运行时给出：

[11, 12, 13, 14, 15]

这是你期待的行为。

这个答案How do I pass a variable by reference?很好地解释了这一点。

附加不断附加相同的项目，不附加正确的项目，Python

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