IPython中数组元素的ID更改[重复]答案

【问题标题】：ID of an array element changes in IPython [duplicate]IPython中数组元素的ID更改[重复]
【发布时间】：2017-12-10 04:25:20
【问题描述】：

为什么数组元素的ID一直在变化？

    In [43]: x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
    In [44]: print id(x[0])
    30836416
    In [45]: print id(x[0])
    31121344
    In [46]: print id(x[0])
    31471808

IPython Screenshot

用python脚本写的时候不是这样的当用 python 脚本编写时，我们得到相同的 ID

还有其他的观察在下图中

aCopy 是数组 a 的副本。两个数组的相同元素的 id 打印两次。根据输出，除了第一个打印之外，所有数组元素的 id 无论是相同的数组还是不同的（副本）都是相同的。为什么两个不同数组的相同元素的 id 相同？为什么多次打印时其中一个 id 不同？

【问题讨论】：

请不要发布屏幕截图，而是复制并粘贴文本。
@Divakar id 是内置的...
确实很奇怪，在您的示例中使用 python（2 或 3）解释器时，id 不会改变。
我不认为 Python 对这种行为做出任何保证，所以它可能是特定于实现的。反正我看不出这个有实际用途
是不是因为你正在对数组进行切片，因此每次都创建一个副本？如果你 id(x) 原始的“未切片”数组，它每次都返回相同的 id。

标签： python arrays python-2.7 numpy ipython

【解决方案1】：

CPython 中的id() 返回值基于参数的内存地址。

在程序中打印时，打印之间不会发生任何事情，因此更有可能将相同的地址重用于 x[0] 结果，这是每次新创建的对象。并且打印后被垃圾回收。

另一方面，在 IPython 中，每个用户输入都永久存储在历史记录中，因此在打印之间创建对象，这使得 x[0] 对象不太可能被放置在相同的内存地址。

在 IPython 中一次打印两次时，两个对象的 ID 相同，但每次执行此操作时都会得到不同的 ID：

In [28]: print id(x[0]); print id(x[0])
140000637403008
140000637403008

In [29]: print id(x[0]); print id(x[0])
140000637402608
140000637402608

In [30]: print id(x[0]); print id(x[0])
140000637402928
140000637402928

当然这也不能保证。

【讨论】：

【解决方案2】：

id(x[0])是x.__getitem__(0)创建的对象的指针。每次调用此对象时，该对象都是由 numpy 代码创建的，并且除了可能的缓存之外，将会有所不同。表示第一个数组元素的不是x.data 中字节的id。 array 存储是按价值计算的。列表存储是通过引用，即指针。

这是一个重复的问题，但找到正确的 SO 链接可能很困难。

来自id的python 文档

返回对象的“身份”。这是一个整数，保证该对象在其生命周期内是唯一且恒定的。生命周期不重叠的两个对象可能具有相同的 id() 值。

如果您收到重复的id，请检查non-overlapping lifetimes。

【讨论】：