numpy：按引用传递对自身不起作用

Question

我尝试了以下方法：

p=np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])
p[0,:] = p[1,:]
y = p[1,:]
print(p)
p[1,1] = 4
print(p)
print(y)

如您所见，输出为：

[[2 2 2]
 [2 2 2]
 [3 3 3]]
[[2 2 2]
 [2 4 2]
 [3 3 3]]
[2 4 2]

所以当我将p 的第二行分配给y 时，它是通过引用传递的。当我将p 的第二行分配给p 的第一行时，它是通过副本传递的。为什么会这样？

我期望的输出是：

[[2 2 2]
 [2 2 2]
 [3 3 3]]
[[2 4 2]
 [2 4 2]
 [3 3 3]]
[2 4 2]

Answer 1

简而言之，区别：

• 如果可能，访问数组的切片 (... = p[]) 会创建一个新的数据视图。
• 分配给数组的切片 (p[] = ...) 会将元素复制到数组中。

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长篇大论：

在p = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) p 之后保存原始数据。

y = p[1,:] 让您可以查看p 持有的数据（您可以通过查看y.base 来验证这一点，是 p）。这不是对数组的赋值，但y 是一个与p 共享数据的全新对象。可以这样想：

Data: [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
       ^        ^
       p        y

数据只是一块内存。 p 指向此内存的开头，y 指向中间某处。 （它们不仅“指向”，还包含有关维度和谁拥有数据的附加信息，但这在这里并不重要。）

重要的是要认识到数组仅指向其关联数据的开头。然后它简单地使用维度和步长（步长）将数据解释为向量、矩阵等。记住：一个数组 - 一个指针。

p[0,:] = p[1,:] 这里我们将 p 的一部分分配给数组的另一部分。要获得预期的行为，p 的不同部分需要指向同一个数据块。这是不可能的（但可以通过巧妙地操纵步幅以有限的方式实现类似的事情）。而是复制数据。