避免在 python 中的方法中修改 class 初始化

Question

我的代码如下：

import numpy as np

class xx():
   def __init__(self, x):
      self.x = x
   def main(self):
      for i in [0,1,2,3]:
         y = self.x
         y[0, i] = 0
         print(y)
z = np.array([[0.5,0.6,0.7,0.8],[1,2,3,4],[6,4,3,1]])        
xx(z).main()

我的原始代码比这复杂得多，所以我决定在这个问题上创建一个类似的例子。

我的意思是只在 for 循环中更改 y，然后用 self.x 重新分配 y。但似乎 self.x 在 for 循环中也发生了变化。如何避免 self.x 每次随着 y 的变化而被修改？

Answer 1

我建议使用 copy.deepcopy()

import copy

class xx():
   def __init__(self, x):
      self.x = x
   def main(self):
      for i in [0,1,2]:
         y = copy.deepcopy(self.x)
         y[0, i] = 0
         print(y)
z = np.array([[1,1,1],[2,2,2]])
xx(z).main()

>>>[[0 1 1]
    [2 2 2]]

>>>[[1 0 1]
    [2 2 2]]

>>>[[1 1 0]
    [2 2 2]]

避免在 python 中的方法中修改 class 初始化

Avoid class initialization modified in method in python

python

initialization

class