【发布时间】：2022-01-22 14:31:00
【问题描述】：
我有一个对象列表。我使用带有替换的 numpy 选择从列表中选择多个对象。问题是我正在生成对同一个对象的多个引用。我想要的是生成一个完整的 new 对象列表。
这是我的代码：
import numpy as np
class agent:
def __init__(self, name):
self.name = name
parents = []
parents.append(agent("John"))
parents.append(agent("Max"))
parents.append(agent("Alex"))
select_probs = [0.4, 0.3, 0.3]
new_generation = list(np.random.choice(people, 5, replace = True, p = select_probs))
print(new_generation)
# example of output
# [<__main__.agent object at 0x000001F360DC0760>,
# <__main__.agent object at 0x000001F360DC03D0>,
# <__main__.agent object at 0x000001F360DC0760>,
# <__main__.agent object at 0x000001F360DC0760>,
# <__main__.agent object at 0x000001F360DC03D0>]
如您所见，我的选择 0、2、3 是同一个对象。我希望他们成为不同的人。将 0x000001F360DC0760 视为父对象，将所选对象视为子对象。
有什么建议我可以使用 numpy 选择来生成新对象，而不是对旧对象的引用？
谢谢。
【问题讨论】：
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你为什么用
numpy.choice开头？为此使用标准库random模块。 -
无论如何，这些函数都不会永远隐式复制对象。如果您希望这种情况发生，您必须以某种方式自己处理（可能只是
new_generation = [copy.copy(person) for person in new_generation]，甚至[agent(a.name) for a in new_generation] -
问题不在于选择功能。问题是当我选择同一个对象时，它会创建对同一个对象的另一个引用。例如，如果您选择整数，就不会遇到这个问题。我需要独立的副本，而不是对同一个副本的多次引用。
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如果您使用 python 对象，即
int对象列表，您绝对会遇到同样的问题（当然，对于不可变对象来说，这不应该是个问题）对象）。这对 Python 来说是非常基础的。如果您使用numpy.ndarray对象，那就不同了，因为它们基本上是原始数组的包装器。将numpy.random与 python 列表一起使用是没有意义的，这是我唯一的观点，在任何一种情况下，尽管这两个函数的工作方式相同 -
您可以在名称上
choice，然后从中制作新的对象。