python中变量定义的意外行为[重复]答案

【问题标题】：unexpected behaviour with variables definition in python [duplicate]python中变量定义的意外行为[重复]
【发布时间】：2012-12-23 08:43:38
【问题描述】：

可能重复：
Variable assignment and modification (in python)

我刚刚注意到 python 中的变量赋值有一些我没想到的行为。例如：

import numpy as np
A = np.zeros([1, 3])
B = A

for ind in range(A.shape[1]):
    A[:, ind] = ind
    B[:, ind] = 2 * ind
print 'A = ', A
print 'B = ', B

输出

A = [[ 0. 2. 4.]]

B = [[ 0. 2. 4.]]

在我期待的时候：

A = [[ 0. 1. 2.]]

B = [[ 0. 2. 4.]]

如果我将“B = A”替换为“B = np.zeros([1, 3])”，那么我做对了。我无法在 Ipython 终端中重现意外结果。我在 SciTE 3.1.0 中使用 F5 键运行代码得到了该结果。我在 Win7 中使用 Python(x, y) 2.7.2.3 发行版。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

B = A

使A 和B 指向同一个对象。这就是为什么它们会同时更改。

使用

B = A.copy()

它会按预期工作。

【讨论】：

【解决方案2】：

在您的代码中，B 只是 A 的另一个名称，因此当您更改一个时，您将更改另一个。这是 Python 中可变对象的常见“问题”。使用 numpy 数组，您可以使用 copy() 函数。

但是，可变容器（例如列表或字典）也会发生这种情况。为避免这种情况，您可以选择以下之一：（取决于可变的复杂性）

B = A[:]  #makes a copy of only the first level of the mutable
B = copy(A)  #same as above, returns a 'shallow copy' of A
B = deepcopy(A)  #copies every element in the mutable, on every level

请注意，要使用copy 和deepcopy 函数，您需要从标准模块copy 中导入它们。

另请参阅：this question

【讨论】：

好吧，为什么我不能在Ipython终端复制它？
因为你不需要复制？我不完全确定 - 有人在这里标记？
@user1850133：它在 IPython 终端中的行为应该完全相同。也许如果您展示 IPython 会话的记录，我们将能够看到正在发生的事情。
@Volatility: "复制和深复制方法" -> "复制和深复制函数"
@MarkDickinson 是的，抱歉，已修复