numpy：通过引用传递对自身不起作用

Question

我尝试了以下方法：

p=np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])
p[0,:] = p[1,:]
y = p[1,:]
print(p)
p[1,1] = 4
print(p)
print(y)

如您所见，输出为：

[[2 2 2]
 [2 2 2]
 [3 3 3]]
[[2 2 2]
 [2 4 2]
 [3 3 3]]
[2 4 2]

所以当我将 p 的第二行分配给 y 时，它是通过引用传递的。当我将 p 的第二行分配给 p 的第一行时，它是通过复制传递的。为什么会这样？

我期望的输出是：

[[2 2 2]
 [2 2 2]
 [3 3 3]]
[[2 4 2]
 [2 4 2]
 [3 3 3]]
[2 4 2]

Answer 1

简而言之，区别：

长话短说：

p = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])后p持有原始数据

y = p[1,:] 让您查看 p 持有的数据（您可以通过查看 y.base 来验证这一点，是 p)。这不是对数组的赋值，但是y是一个与p共享数据的全新对象。可以这样想：

Data: [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
       ^        ^
       p        y

数据只是一块内存。 p 指向此内存的开头，而 y 指向中间某处。（它们不仅 "point" 还包含有关维度和谁拥有数据的其他信息，但这在这里并不重要。）

重要的是要认识到数组仅指向其关联数据的开头。然后它简单地使用维度和步长（步幅）将数据解释为向量、矩阵等。记住：一个数组 - 一个指针。

p[0,:] = p[1,:]这里我们将p的一部分赋值给数组的另一部分。要获得预期的行为，p 的不同部分需要指向同一数据块。这是不可能的（但可以通过巧妙地操纵步幅以有限的方式实现类似的事情）。而是复制数据。

numpy: pass by reference does not work on itself