Numpy数组矩阵在迭代期间不会改变值[重复]答案

【问题标题】：Numpy array matrices do not change values during iteration [duplicate]Numpy数组矩阵在迭代期间不会改变值[重复]
【发布时间】：2017-06-02 21:33:34
【问题描述】：

由于我是 Python 新手，我遇到了以下问题：

我有一个初始 numpy 数组，其中包含用于模拟的变量的初始值。我想根据一些方程式更新这些。假设 x_init 是具有初始值的数组，它是一个 (5,3) 数组，x 是用于在每次迭代期间更新和存储值的数组，我要做的是：

x = x_init
while x.min()<100:
  for j in range(3):
      for i in range(5):
        x[i,j]=x[i,j]+rand1

其中 rand1 只是在 [0,1] 之间产生的随机数。最后，由于开始时的分配（我假设），数组 x 总是等于 x_init 。您能否解释一下为什么会发生这种情况并提出一种在 python 中处理此类分配的方法？

【问题讨论】：

因为x 是在分配过程中提到的x_init。赋值从不隐式复制。这始终是这样工作的。
您应该阅读并理解 Ned Batchelder 的 Facts and myths about Python names and values。虽然没有提到numpy 数组，但原则仍然适用。
另外，请记住，在 Python my_list_copy = my_list[:] 中使用切片复制序列（如列表）的常见习语实际上并没有使用 numpy 数组创建底层数组的副本，切片是实际上是一个view。
感谢您的帮助！你发给我的指南真的很有帮助！

【解决方案1】：

你需要复制一份，因为分配只会给你一种新的方式来引用同一个对象。

对于这种特定情况，请像这样使用numpy.copy：

import numpy as np

b = np.ones((3,3))
a = np.copy(b)
a[1,1] += 1
print(b)
print(a)

【讨论】：