python 函数调用后变量发生意外变化

Question

考虑以下 python 小片段，其中我将“2”添加到 3 x 3 矩阵的第一列：

import numpy as np

def changeValue(kernel):
    kernel[0,0]=kernel[0,0]+ 2 
    kernel[1,0]=kernel[1,0]+ 2 
    kernel[2,0]=kernel[2,0]+ 2 
    return kernel

myKernel = np.array((
 [0, -1, 0],
 [-1, 5, -1],
 [0, -1, 0]), dtype="int")
CVkernel=myKernel

print(CVkernel)
a=changeValue(myKernel)
print(a)
print(CVkernel)

我得到以下输出

[[ 0 -1  0]
 [-1  5 -1]
 [ 0 -1  0]]

[[ 2 -1  0]
 [ 1  5 -1]
 [ 2 -1  0]]

[[ 2 -1  0]
 [ 1  5 -1]
 [ 2 -1  0]]

myKernel 的值破坏了 CVkernel。我认为正在进行无意的按引用调用（按引用传递？），但我不确定为什么。

如果我对函数的定义略有不同

def changeValue2(kernel):
    kernel=kernel + 2 
    return kernel

然后CVkernel保持不变

[[ 0 -1  0]
 [-1  5 -1]
 [ 0 -1  0]]

[[2 1 2]
 [1 7 1]
 [2 1 2]]

[[ 0 -1  0]
 [-1  5 -1]
 [ 0 -1  0]]

这是怎么回事？ 我试着用 print(id(kernel)) 和 print(id(CVkernel)) 打印出变量的地址寄存器，结果确实如此不发光。

编辑即使当我使用 'safe' 函数调用时， kernel=kernel + 2 ， myKernel 和 CVkernel 的 id 也是相同的。

id of myKernel  139994865303344
myKernel 
[[ 0 -1  0]
 [-1  5 -1]
 [ 0 -1  0]]
id of CVKernel  139994865303344
CVKernel 
[[ 0 -1  0]
 [-1  5 -1]
 [ 0 -1  0]]

**call made to changeValue2**

id of myKernel  139994865303344
myKernel 
[[ 0 -1  0]
 [-1  5 -1]
 [ 0 -1  0]]
id of CVKernel  139994865303344
CVKernel 
[[ 0 -1  0]
 [-1  5 -1]
 [ 0 -1  0]]
output a 
[[2 1 2]
 [1 7 1]
 [2 1 2]]

如果是不同的实例，每个变量的id不应该不同吗？

Answer 1

我建议：

    CVkernel=myKernel.copy()

Answer 2

尝试如下：

def changeValue2(kernel):
    kernel += 2 
    return kernel

显示结果如下：

[[ 0 -1  0]
 [-1  5 -1]
 [ 0 -1  0]]
[[2 1 2]
 [1 7 1]
 [2 1 2]]
[[2 1 2]
 [1 7 1]
 [2 1 2]]

你很清楚它是a call by reference，但是，在kernel = kernel + 2的情况下，左边的kernel变成了另一个实例。简单地说，它与 newKernel = kernel + 2.

相同

所以，我把它改成了kernel += 2，它修改了原来的kernel实例。

Answer 3

Reason

永远不要直接修改对象内核你传递给函数 changeValue2.

请检查这个link How arguments passed in python 找出当您尝试修改参数时真正发生的事情

Solution:

只需使用changeValue
使用 return 值：myKernel = changeValue2(myKernel)
只是一份yaho cho的解决方案，再次感谢:)

def changeValue2(kernel):
    kernel += 2 
    return kernel

python 函数调用后变量发生意外变化

unexpected change in variable after python function call

python

pass-by-reference