Python 在 for 循环中就地更新对象答案

【问题标题】：Python in place object update in a for loopPython 在 for 循环中就地更新对象
【发布时间】：2017-08-10 22:57:15
【问题描述】：

在 Python >= 3.5 中：

x = np.zeros((2,3))
for x_e in x:
    x_e += 123

此操作返回所有123 的2x3 矩阵。而以下返回全零：

x = np.zeros((2,3))
for x_e in x:
    x_e = 123

这对我来说有点不妥，因为 x_e 是 x 的一个元素，而且它并不完全感觉 x 正在更新。

好的，我认为这是一个东西，它被称为“就地”更新？（类似于就地算法？）

但是，令人震惊的是这不适用于列表：

x = [0,0,0]
for x_e in x:
    x_e += 123

这会返回列表

[0, 0, 0]

如果有人能告诉我这里到底发生了什么，我将不胜感激。

【问题讨论】：

可能的重复：stackoverflow.com/questions/41446833/…, stackoverflow.com/questions/15376509/…
@Divakar，感谢您的指点。但我相信他们没有回答关于整数不变性的第三点。另外，请相信我，当我在互联网上搜索答案时找不到它们。 :)

【解决方案1】：

想象一下你有这个：

>>> x = np.array(range(5))
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4])

那么现在：

>>> x+123
array([123, 124, 125, 126, 127])

如您所见，“+”操作已映射到数组。所以当你这样做时创建一个全为 0 的数组，并将 123 添加到该数组所组成的子列表中，得到上述结果是合乎逻辑的。

【讨论】：

是的，但是，为什么 in place for 循环操作不适用于列表？对我来说新的是 for 循环中的就地操作。我确实了解广播，因为我来自 Matlab。
@CemS。这是因为您在 for 循环中更改了一个可变对象，它是主列表的子列表，并更改了一个可变对象，它是对原始对象的引用，对它的任何更改也会影响原始对象。
@CemS.，是的，在 python 列表和 numpy 数组中不是一回事。例如，列表与数组的另一个重大区别是内置函数（如 sum）在列表中的执行速度比数组快得多。我们只是将 np.arrays 用于大数据
@coder 在这种情况下它们是相同的，这只是可变性的问题而不是它们的功能。
@Kasramvd，是的，我同意我只是想澄清一下，一般情况是列表和 numpy 数组并不总是一回事

【解决方案2】：

在第一个 sn-p 中，您对 ndarray 对象执行就地添加。由于每个x_e 都是ndarray，因此就地操作成功并更改了元素。

在第二个 sn-p 中，您只是在重新评估循环变量。没有对x 的元素执行任何操作。

在第三个 sn-p 中，您没有多维列表，因此每个 x_e 实际上是一个 int。在 int 上使用 += 不会原地更改，它会返回一个新的整数对象（您不存储它）。

以下可能与第一个更相关：

x = [[0, 0, 0] for _ in range(3)]
for x_e in x:
    x_e += [123]

这里x 的每个元素都是一个list 对象[0, 0, 0]，您可以在其上就地添加元素123。执行后，x 将是：

[[0, 0, 0, 123], [0, 0, 0, 123], [0, 0, 0, 123]]

【讨论】：