生成器总是返回相同的元素

Question

我有一个代码如下：

def xgauss(self):

    m, n = self.m, self.n

    M = self.copy()

    for k in range(n):
        for i in range(k + 1, m):
            yield M
            if not likezero(M[i][k]):
                lam = M[i][k] / M[k][k]
                M[i] = M[i] - lam * M[k]

    yield M

现在足以说明如果值小于精度（用于数值比较）likezero return为真 ;-)

我这里objective为了学习（课堂）return每次迭代高斯消元算法。

我有一些测试输入：

In [77]: A
Out[77]: 
Matrix([
        [     1,      4,      1],
        [     1,      6,     -1],
        [     2,     -1,      2]
      ])

In [78]: Ab
Out[78]: 
Matrix([
        [      1,       4,       1,       7],
        [      1,       6,      -1,      13],
        [      2,      -1,       2,       5]
      ])

奇怪与否，当我通过 Matrix Ab 调用生成器时（通过 A 我也得到相同的行为），我得到：

In [76]: list(Ab.xgauss())
Out[76]: 
[Matrix([
         [      1,       4,       1,       7],
         [      0,       2,      -2,       6],
         [      0,       0,      -9,      18]
       ]), Matrix([
         [      1,       4,       1,       7],
         [      0,       2,      -2,       6],
         [      0,       0,      -9,      18]
       ]), Matrix([
         [      1,       4,       1,       7],
         [      0,       2,      -2,       6],
         [      0,       0,      -9,      18]
       ]), Matrix([
         [      1,       4,       1,       7],
         [      0,       2,      -2,       6],
         [      0,       0,      -9,      18]
       ])]

这是正确答案（应该只是最后一次迭代），但我看不到每一步，生成器 return 是所有迭代中的矩阵结果。我不知道会发生什么。

Answer 1

在您的生成器中，您有一个值 M，它是 class 的一个实例。您每次都产生相同的对象。在每次迭代中，您都在修改对象。生成器不生成 M 的副本，它生成对 M 的引用，就像函数不 return 复制一样，它们 return 引用。

当您制作生成器结果的列表时，您正在制作一个包含对同一对象的许多引用的列表。打印列表多次显示同一个对象，显示其最后状态。

顺便说一句，Python 的这种行为（没有隐式副本，大量引用）在我的 PyCon 演讲中有更详细的介绍：Python Names and Values.

生成器总是返回相同的元素

Generator always returning the same element

python

generator

linear-algebra