Question

在Python中＆gt; = 3.5：

x = np.zeros((2,3))
for x_e in x:
    x_e += 123

此操作返回所有2x3的{{1}}矩阵。而以下返回全零：

由于x = np.zeros((2,3)) for x_e in x: x_e = 123是来自x_e的元素而且我并不完全感觉x正在更新，因此这对我来说有点偏僻。

好吧，我认为这是一个问题，并且它被称为“适当的地方”。更新？（类似于就地算法？）

但是，令人震惊的是这不适用于列表：

返回列表

x = [0,0,0]
for x_e in x:
    x_e += 123

如果有人可以告诉我这里到底发生了什么，我将不胜感激。

Answer 1

在第一个代码段中，您在ndarray对象上执行就地添加。由于每个x_e都是ndarray，因此就地操作会成功并改变元素。

在第二个片段中，您只是重新启动循环变量。没有对x的元素执行任何操作。

在第三个代码段中，您没有多维数据列表，因此每个x_e实际上都是int。在+=上使用int不会就地更改，它会返回一个新的整数对象（您不会存储）。

以下内容可能与第一个更相关：

x = [[0, 0, 0] for _ in range(3)]
for x_e in x:
    x_e += [123]

此处x的每个元素都是list对象[0, 0, 0]，您可以在其上添加元素123。执行后，x将是：

[[0, 0, 0, 123], [0, 0, 0, 123], [0, 0, 0, 123]]

Answer 2

想象一下你有这个：

>>> x = np.array(range(5))
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4])

现在：

>>> x+123
array([123, 124, 125, 126, 127])

如您所见，'+'动作映射到数组。所以，当你这样做创建一个满0的数组，并将123添加到数组所包含的子列表中是合乎逻辑的，以获得上述结果。