Python 一个numpy数组在更改另一个数组时意外更改，尽管它是分开的

我在我的大代码中发现了一个bug，并将问题简化为下面的情况

虽然在每个步骤中我只更改

w2

，但当在每个步骤中我打印出

w1

时，它也会更改，因为第一个循环的末尾我将它们指定为相等。 我读了这篇文章，但写了一篇文章，以防我做出

w1=w2[：]

这篇文章会解决问题，但不会

import numpy as np
import math

w1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
w2=np.zeros_like(w1)
print 'w1=',w1
for n in range(0,3):
    for i in range(0,3):
        for j in range(0,3):
            print 'n=',n,'i=',i,'j=',j,'w1=',w1
            w2[i,j]=w1[i,j]*2

    w1=w2[:]


#Simple tests
# w=w2[:]
# w1=w[:]

# p=[1,2,3]
# q=p[:];
# q[1]=0;
# print p

---

问题是，当您将值从

w2

分配回

w1

时，实际上并不是将值从

w1

传递到

w2

，而是将两个变量指向同一对象

您遇到的问题

w1 = np.array([1,2,3])
w2 = w1

w2[0] = 3

print(w2)   # [3 2 3]
print(w1)   # [3 2 3]

np.may_share_memory(w2, w1)  # True

解决方案

相反，您将希望复制这些值。使用numpy阵列有两种常见的方法

w1 = numpy.copy(w2)
w1[:] = w2[:]

示范

w1 = np.array([1,2,3])
w2 = np.zeros_like(w1)

w2[:] = w1[:]

w2[0] = 3

print(w2)   # [3 2 3]
print(w1)   # [1 2 3]

np.may_share_memory(w2, w1)   # False

---

只有在修改

w1

之后，您才将

w2

的副本分配给

w1

，对吗？但是你不希望<代码> W1 < /代码>保持[C[1,2,3]，[4]，5[6]，[7]，[8]，[9] ]，你为什么不做“代码> W2= W1* 2 ？呃，是的，谢谢”SuFuff--让我们后退一步：你想做什么？我从W1的初始值开始，然后在n的每一个步骤的循环中给W2分配值，当我对它的所有元素进行计算时，我把它输入到w1，使w1等于。但是，当我第一次这样做（即w1=w2）时，每当我在循环中更改w2时，w1也会立即更改。@BrianCain原因是我想为我的代码做一个示例，这里的代码更复杂。可以以w2[i，j]=w1[i，j]+（2*i+j）代替谢谢，这是我的错误。你是否断言

w1=w2[：]

使它们指向同一个对象？与列表不同。@ivan_pozdeev是的，这是正确的。通常，仅使用索引操作（例如

w2[：]

）创建的numpy数组只是内存中相同基础数据的不同“视图”。这可以使用@ivan_pozdeev进行验证，该工具可以检查numpy内存管理的一些细节