python np数组更改for循环中的元素值

Question

我对np 2D数组中的元素值更改有疑问。我在这里有一个例子：

a=np.arange(10).reshape(2,5)
for i in a: # go through the rows of array
    i=np.array([0,0,0,0,0])

print a

返回值为

array([[0, 1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8, 9]])

表示原始数组没有变化。这是否意味着for循环中的i是数组a的每一行的副本？如果我是副本，那么它是有道理的，因为副本的更改不会影响原始值。但我尝试以下代码：

a=np.arange(10).reshape(2,5)
for i in a: # go through the rows of array
    i[:]=np.array([0,0,0,0,0])

print a

返回结果是

array([[0, 0, 0, 0, 0],
      0, 0, 0, 0, 0]])

所以我不明白为什么我[：]可以在这里工作，如果我是副本。如果这个问题重复，请提供链接吗？ 感谢。

Answer 1

i不是副本。请记住，for循环会从iterable中的项目到目标列表（in的左侧）进行重复分配。因此，在每次迭代中，i都会在a中保存对每个子数组的引用。

下面：

for i in a: 
    i = np.array([0,0,0,0,0])

您将a中的每个子数组分配给名称i，然后立即将名称分配给完全不相关的对象。在该循环中尝试i = 'unrelated'，并注意除了将a分配给新的字符串对象之外没有任何效果（我的意思是i）。

第二种情况将a中的子数组连续分配给i（与第一种情况一样），但之后通过引用{{1}执行就地修改}。 更清楚的是，第二种情况的第一次迭代与：

相同

i

第二次迭代：

i = a[0]
i[:] = np.array([0,0,0,0,0])

另请注意，从第一次迭代到第二次迭代i = a[1] i[:] = np.array([0,0,0,0,0]) 的转换不会修改先前的引用i = a[1]，而是将名称a[0]重新分配给新对象i