Python Numpy can'；t控制阵列的变化

如果我在这行前后打印

x1

，我会得到不同的结果。更具体地说，此行之后的

x1

值等于

y[：，2]

y[:,2] = np.ravel(rkf78(neq,ti,(ti-step),(step/50),tetol,x1))

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我找到了这个解决方案，但有关阵列更改的事情似乎给我带来了很多麻烦。有人能给我一个关于numpy阵列的好解释吗？

如果没有看到rkf78函数，就很难看到x1列表是如何使用的。我还假设x1是一个列表或numpy数组

关于列表和数组的问题是，当您将一个设置为另一个时

y[:,2] = np.ravel(rkf78(neq,ti,(ti-step),(step/50),tetol,(np.copy(x1))))

如果x1是您的列表，对

dummy_list

所做的任何更改都将反映在

x1

中，因为您没有创建独立副本，只创建了对旧列表的新引用。这就是为什么

np.copy（x1）

可能有效的原因；这将创建一个具有新内存id的列表，对该列表所做的任何更改都不会反映在

x1

中

另一个解决方案：

dummy_list = x1

本质上与以前做的事情相同，但也考虑列表中的列表。但这不能用于数组

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为便于将来参考，请添加更多有关与问题有关的代码元素的信息。

这些表达式中有太多未知变量。但是我猜，

rkf78

正在更改

x1

输入。参数通过引用传递给函数，函数内部的更改可以出现在函数外部的变量中。如果

x1

是一个numpy数组（与列表相对）

np。复制
就足够了。对于数组没有特殊的deepcopy方法。谢谢hpaulj，我将更改我的答案以反映这一点
from copy import deepcopy
dummy_list = deepcopy(x1)