Question

在下面的代码中，我打算从空的列表开始通过附加（随机）numpy数组。对于临时变量，我初始化了一个numpy数组变量'sample_pt'，它作为一个临时变量来保存（随机）numpy数组。虽然我希望有一个随机numpy数组的列表，但输出是一个填充了相同（最终）numpy数组的列表。我怀疑通过其“变量名称”调用numpy数组会返回其内存地址。我是朝着正确的方向前进的，还是有什么值得了解的？

[代码]

import numpy as np

sample_pt=np.array([0.]) # initial point
sample_list=[]
number_iter=3

for _ in range(number_iter):
    sample_pt[0]=np.random.randn()
    sample_list.append(sample_pt)
    print(sample_list)

[输出]

[array([-0.78614157])]
[array([0.7172035]), array([0.7172035])]
[array([0.47565398]), array([0.47565398]), array([0.47565398])]

Answer 1

我不知道你的意思是＆＃34;呼叫值＆＃34;，或者＃34;而不是记忆地址＆＃34;，或......你问题的大部分内容。

但问题很简单。您反复追加相同的数组，而不是创建新数组。

如果要创建新阵列，则必须明确地执行此操作。这是微不足道的;只需将np.array构造函数移动到循环中，如下所示：

sample_list=[]
number_iter=3

for _ in range(number_iter):
    sample_pt=np.array([0.]) # initial point
    sample_pt[0]=np.random.randn()
    sample_list.append(sample_pt)
    print(sample_list)

但这可以大大简化。

首先，不是创建一个零的数组然后替换零，为什么不只是创建一个你想要的元素的数组呢？

sample_pt = np.array([np.random.randn()])

或者，更好的是，为什么不让np.random为你构建数组？

sample_pt = np.random.randn(1)

此时你可以用列表理解来替换整个事物：

number_iter = 3
sample_list = [np.random.randn(1) for _ in range(number_iter)]

或者，更好的是，为什么不制作3x1数组而不是3个单元素数组的列表呢？

number_iter = 3
sample_array = np.random.randn((number_iter, 1))

如果由于某种原因确实需要将其更改为3个数组的列表，您可以随时在其上调用list：

sample_list = list(sample_array)

......或者一开始就是：

sample_list = list(np.random.randn((number_iter, 1)))

与此同时，我认为你误解了值和变量在Python中是如何工作的。

首先，忘记＆＃34;内存地址＆＃34;一秒钟：

对象是一个值，具有类型，位于堆中的某个位置。你不在乎哪里。
变量没有内存地址或类型;它们只是某个命名空间中的名称（全局，本地，某些实例的属性等），它们在某处引用了某些值。

请注意，这与C ++非常不同，C ++中变量是类型化的内存位置，对象存在于这些内存位置。这意味着没有＆＃34;复制构造函数＆＃34;或＆＃34;赋值运算符＆＃34;或类似Python中的任何内容。当您编写a = b时，这意味着a现在是与b相同值的另一个名称。如果您需要副本，则必须明确要求提供副本。

现在，如果你看看CPython如何在幕后实现的东西：

CPython解释器将所有对象表示为PyObject结构的指针，这些结构始终在堆上分配。
变量只是dict中的字符串键，由模块（对于全局变量），实例（对于属性）或其他任何东西拥有。 dict中的值只是与其他任何对象一样的对象。这意味着，在封面下，实际存储在散列表中的是指向键中变量名称的字符串对象的指针，以及指向您在值中分配的任何值的指针。
本地人有一个特殊的优化，包括存储在框架上的一系列对象指针，但你通常不必担心这一点。
还有另一个关闭捕获的特殊技巧，涉及到指向实际对象的指针的单元对象的指针，你不得不担心这些指针。

正如你所看到的，思考这些指针更难理解，并且可能具有误导性，除非你真的关心CPython如何在幕后工作。

如何调用np.array的值而不是内存地址？

1 个答案: