Question

如果我有一个列表x = [1, 2, 3]并将其传递给使用f形式的运算符+=的函数f(x[:])，则会生成一个浅表副本并且内容为没有改变：

def f(x):
    print "f, x = ", x, ", id(x) = ", id(x)
    x += [1]
    print "f, x = ", x, ", id(x) = ", id(x)

x = [1,2,3]
print "x = ", x, ", id(x) = ", id(x)
f(x[:])
print "x = ", x, ", id(x) = ", id(x)

输出：

x =  [1, 2, 3] , id(x) =  139701418688384
f, x =  [1, 2, 3] , id(x) =  139701418790136
f, x =  [1, 2, 3, 1] , id(x) =  139701418790136
x =  [1, 2, 3] , id(x) =  139701418688384

然而，期待ndarray x = np.array([1, 2, 3])的相同行为我对内容发生了变化感到惊讶，即使确实制作了副本：

import numpy as np

def f(x):
    print "f, x = ", x, ", id(x) = ", id(x)
    x += [1]
    print "f, x = ", x, ", id(x) = ", id(x)

x = np.array([1,2,3])
print "x = ", x, ", id(x) = ", id(x)
f(x[:])
print "x = ", x, ", id(x) = ", id(x)

输出：

x =  [1 2 3] , id(x) =  139701418284416
f, x =  [1 2 3] , id(x) =  139701418325856
f, x =  [2 3 4] , id(x) =  139701418325856
x =  [2 3 4] , id(x) =  139701418284416

（我知道+[1]函数对于ndarray和列表的行为不同。如何传递像列表一样的ndarray并避免这种行为？

加分问题为什么在函数x = x + [1]中使用f解决了问题？

Answer 1

如果您想要副本，可以使用numpy-array的copy方法：

f(x.copy())

请注意，即使id和x的{{1}}不同，这些数组也可能共享相同的内存，因此对一个内容的更改将传播到另一个反之亦然：

x[:]

但通常情况下，您不会将副本传递给某个功能。您可以在函数中创建一个副本：

x = np.array([1,2,3])
y = x[:]
np.may_share_memory(x, y)   # True

z = x.copy()
np.may_share_memory(x, z)   # False

ndarray的浅拷贝到功能

1 个答案: