Python:将初始 numpy 数组分配给另一个变量，更改新变量的几个元素会更改初始 numpy 数组

Question

我需要对初始 3x3 数组(例如“x”)进行计算，稍后我将再次需要该数组进行进一步计算。因此，我有另一个变量('y')来复制'x'(y = x)，对'y'进行计算，然后将x用于以后的目的。但不知何故，即使我最初将其分配为“x”以外的地址，“y”的地址也会更改为“x”

import numpy as np

x = np.random.rand(3,3)
y = np.random.rand(3,3)

print 'y',id(y)

y = x
y[1][1] = -y[1][1]

print x[1][1] + y[1][1]  #This needs to be 0.
print 'x',id(x)
print 'y',id(y)

在上面的代码中，我需要第 9 行 ('x[1][1] + y[1][1]') 来打印 0，但给出的是 2 倍 -x[1][1 ]。这个问题背后的原因是什么？您是否可以建议一些方法来避免这个问题？

Answer 1

因为y=x仅复制引用，并且不创建数组的另一个副本

您应该将该行替换为

y = x[:]

否则，更改 x 也会更改 y，反之亦然。

但是，此方法仅适用于常规 list 而不是 numpy 数组。这是可能的(也更明确和可读):

y = np.copy(x)

如果您想自己检查，您可以在分配后print id(y)和print id(x)，并在您的情况下查看它们是相同，但在真实副本中它们不同