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<分区>
我有以下功能:
def a_function(foo):
bar = foo
print("bar1: ", bar, id(foo))
bar[0] = foo[2]
print("bar2: ", bar, id(foo))
以列表作为参数调用:
foo = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
print("foo1: ", foo, id(foo))
a_function(foo[:])
print("foo2: ", foo, id(foo))
输出:
foo1: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 140118901565768
bar1: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 140118901566472
bar2: [2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 140118901566472
foo2: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 140118901565768
以 ndarray 作为参数调用:
foo = np.arange(0,9)
print("foo1: ", foo, id(foo))
a_function(foo[:])
print("foo2: ", foo, id(foo))
输出:
foo1: [0 1 2 3 4 5 6 7 8] 139814139381760
bar1: [0 1 2 3 4 5 6 7 8] 139814115258000
bar2: [2 1 2 3 4 5 6 7 8] 139814115258000
foo2: [2 1 2 3 4 5 6 7 8] 139814139381760
我将它作为副本传递 foo[:] 甚至在函数内部再次复制，而且它有自己的 ID。然而，当 foo2 是一个 ndarray 时，它在函数范围之外改变了它的值。这怎么可能？
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！