Numpy数组由函数全局修改而不返回[重复]答案

【问题标题】：Numpy array is modified globally by the function without return [duplicate]Numpy数组由函数全局修改而不返回[重复]
【发布时间】：2020-02-15 10:42:11
【问题描述】：

当我使用不返回任何内容的函数时，输入参数保持全局不变。

例如：

def func(var):
    var += 1

a = 0

for i in range(3):
    func(a)
    print(a)

逻辑结果

0
0
0

当输入是 numpy 数组时，它的工作似乎不一样：

import numpy as np

def func(var):
    var += 1

a = np.zeros(3)  

for i in range(3):
    func(a)
    print(a)

输出：

[1. 1. 1.]
[2. 2. 2.]
[3. 3. 3.]

因此，所有修改都应用于全局数组，而不是函数内部。为什么会这样？而且，更一般地说，对于如何将 np 数组作为函数输入来处理是否有任何特殊规则？

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy

【解决方案1】：

在 Python 中，传递给函数的任何值都是通过对象引用传递的。因此，在第一种情况下，您将一个数字传递给您的函数，var 被设置为对代表数字1 的对象的引用。在 Python 中，偶数是对象。在这种情况下，增加var 实际上意味着使用对表示数字1+1 的对象的引用来设置它，即表示2 的对象。请注意，表示数字1 的对象不会更改。在函数内部，它被替换了。

当你将一个 numpy 数组传递给你的函数时，它同样是通过对象引用传递的。因此，var 现在拥有对您的数组 a 的引用。将数组增加arr += 1 意味着将1 添加到其每个元素。因此，var 引用的对象的实际内容必须更改。但是，var 仍然引用同一个对象是递增的。

看看下面的代码：

import numpy as np

def func(vals):
    print('Before inc: ', id(vals))
    vals += 1
    print('After inc: ', id(vals))

当你传入一个数字字面量时，vals 被设置为代表相应数字的对象的引用。该对象有一个唯一的 id，您可以使用 id 函数返回它。递增后，vals 是对表示数字的对象的引用，该数字比第一个大一。您可以通过在递增后再次调用id 来验证这一点。所以，上述函数的输出是这样的：

Before inc:  4351114480
After inc:  4351114512

请注意，有两个不同的对象。当现在传入一个 numpy 数组时，生成的 id 是相同的：

a = np.zeros(3)
func(a)

Before inc:  4496241408
After inc:  4496241408

如果您想在函数内部修改数组并且不希望应用更改在函数外部生效，则必须复制您的数组：

def func(vals):
    _vals = vals.copy()
    # doing stuff with `_vals` won't change the array passed to `vals`

【讨论】：

【解决方案2】：

+= 为int（和float、str，...）创建一个新值。这种类型被称为不可变，因为每个单独的对象都不能改变。

>>> i = 1
>>> id(i)
4550541072
>>> i += 1
>>> id(i)  # different id
4550541104

这意味着在函数内增加这样的值会在函数内创建一个新值。函数之外的任何引用都不受影响。

+= for np.array（和list，Counter，...）修改内容。这种类型被称为可变，因为每个单独的对象都可以改变。

>>> l = [0, 1, 2, 3]
>>> id(l)
4585425088
>>> l += [4]
>>> id(l)
4585425088

这意味着增加这样的值在函数内会改变在函数内和可见的对象的值。函数内部和外部的任何引用都指向完全相同的对象，并显示其更改后的值。

【讨论】：