Question

我对Python中关于数组变量赋值的一种简单情况感到困惑，并希望有人可以帮助我进行检查。

据我了解，如果a是一个列表，则b只是复制了a的引用，并且当您编辑b时，a也将被修改。同时，您可以使用is运算符检查其ID。例如：

a = ["a", ["a", "b"]]
b = a[1]
b.append("c")

然后，当我使用时，它将返回True

In [7]: b is a[1]
Out[7]: True

但是，如果a和b是数组，

import numpy as np
a = np.identity(3)
b = a[0, :]

然后，当我使用is进行检查时，它返回False，但是当我编辑b时，a也将被修改：

In [14]: b is a[1]
Out[14]: False
In [15]: a
Out[15]:
array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])
In [16]: b
Out[16]: array([0., 1., 0.])
In [17]: b *= 2
In [18]: b
Out[18]: array([0., 2., 0.])
In [19]: a
Out[19]:
array([[1., 0., 0.],
       [0., 2., 0.],
       [0., 0., 1.]])

基本上，我认为如果is返回False，则变量将具有不同的ID和引用，这意味着它们是独立的，但是现在看来是错误的，有人可以帮我检查一下吗？

非常感谢！

Answer 1

访问数组的一部分将创建一个视图。 b和a[0,:]是不同的视图，即使它们查看数组a的相同部分，因此即使它们的基础引用相同，它们的id值也会不同。

从技术上讲，对象的ID与其引用的对象不同，因此具有相同ID的对象将引用相同的数据，但具有相同引用的对象不一定具有相同的ID

Answer 2

numpy数组的工作方式不同于Python列表。在您的示例中，b是a的第一行的 numpy视图，与指向第一个元素a的指针不同。

例如，您可以通过执行id(b)或id(a[0])来检查每个变量的ID。

Python数组元素分配

2 个答案: