Python：将初始numpy数组分配给另一个变量，更改新变量的少数元素会更改初始numpy数组

Question

我需要对初始3x3阵列（比如'x'）进行计算，稍后我需要再进行进一步的计算。所以，我有另一个变量（'y'）来复制'x'（y = x），对'y'进行计算，然后使用x进行后续处理。但不知何故，'y'的地址变为'x'，即使我最初将其分配给'x'

import numpy as np

x = np.random.rand(3,3)
y = np.random.rand(3,3)

print 'y',id(y)

y = x
y[1][1] = -y[1][1]

print x[1][1] + y[1][1]  #This needs to be 0.
print 'x',id(x)
print 'y',id(y)

在上面的代码中，我需要第9行（'x [1] [1] + y [1] [1]'），打印0，但给出的是2次-x [1] [1 ]。这个问题背后的原因是什么，如果你可以建议一些方法来避免这个问题？

Answer 1

因为y=x仅复制引用，而不会创建数组的另一个副本

您应该用

替换该行

y = x[:]

否则，更改x也会更改y，反之亦然。

但是，此方法仅适用于常规list而非numpy数组。这是可能的（也更明确和可读）：

y = np.copy(x)

如果你想自己检查一下，你可以在完成任务后print id(y)和print id(x)，看看在你的情况下它们是相同的，而在真实副本中它们是不同的