Python列表变量-它是使用内存位置还是什么？

每次我计算它们与预期值之间的差异时，我都会尝试弹出附加到列表m中的值。我在使用

m.pop（）

前后打印列表的结果。是不是在使用内存中的某个位置并在deltaL中弄乱了我的列表

M=[]
delta = 3
while abs(delta) > 0.3:
    for num1 in range(450,800,20):
        best_config_per_numL = []
        delta_mL = []
        for config in ['FFF','FFS','FSF','FSS','SFF','SFS','SSF','SSS']:
            M.append(gen(num1,config[0]))
            M.append(gen(num1,config[1]))
            M.append(gen(num1,config[2]))

            xyL = []
            xL = range(400,801,1)
            for i in xL:
                xyL.append([geny(M,i),i])

            deltaL = []
            yL = range(400,801,1)
            for i in range(len(yL)):
                expected = yL[i]
                actual = xyL[i][0].real
                deltaL.append(abs(expected - actual))

            delta_mL.append([max(deltaL),M]) 
            print '\n'+str(delta_mL)+'\n' #<-------------------------- LINE 1
            M.pop()
            M.pop()
            M.pop()
        print '\n'+str(delta_mL)+'\n' #<-------------------------- LINE 2
        best_config_per_numL.append(delta_mL[0].sort()[0]) #best config for all lambda

    M.append(best_config_per_numL.sort()[0][1])
    delta = best_config_per_numL.sort()[0][0]

M=[]
δ=3
当abs（增量）>0.3时：
对于范围（450800,20）内的num1：
最佳配置每numL=[]
delta_mL=[]
对于[‘FFF’、‘FFS’、‘FSF’、‘FSS’、‘SFF’、‘SFS’、‘SSF’、‘SSS’]中的配置：
M.append（gen（num1，配置[0]））
M.append（gen（num1，配置[1]））
M.append（gen（num1，配置[2]））
xyL=[]
xL=范围（400801,1）
对于xL中的i：
xyL.append（[geny（M，i），i]）
deltaL=[]
yL=范围（400801,1）
对于范围内的i（len（yL））：
预期=yL[i]
实际值=xyL[i][0]。实际值
追加增量（abs（预期-实际））
delta_mL.append（[max（deltaL），M]）
打印'\n'+str（delta_mL）+'\n'#
是不是在使用内存中的某个位置并在deltaL中弄乱了我的列表

M=[]
delta = 3
while abs(delta) > 0.3:
    for num1 in range(450,800,20):
        best_config_per_numL = []
        delta_mL = []
        for config in ['FFF','FFS','FSF','FSS','SFF','SFS','SSF','SSS']:
            M.append(gen(num1,config[0]))
            M.append(gen(num1,config[1]))
            M.append(gen(num1,config[2]))

            xyL = []
            xL = range(400,801,1)
            for i in xL:
                xyL.append([geny(M,i),i])

            deltaL = []
            yL = range(400,801,1)
            for i in range(len(yL)):
                expected = yL[i]
                actual = xyL[i][0].real
                deltaL.append(abs(expected - actual))

            delta_mL.append([max(deltaL),M]) 
            print '\n'+str(delta_mL)+'\n' #<-------------------------- LINE 1
            M.pop()
            M.pop()
            M.pop()
        print '\n'+str(delta_mL)+'\n' #<-------------------------- LINE 2
        best_config_per_numL.append(delta_mL[0].sort()[0]) #best config for all lambda

    M.append(best_config_per_numL.sort()[0][1])
    delta = best_config_per_numL.sort()[0][0]

在某种程度上

delta_mL.append([max(deltaL),M])

delta_mL
对
M
有一个引用。不是
M
的副本。如果
M
发生变化，则
delta\u mL
也会发生变化

您可能不想简单地附加
M
。您可能希望使用
M[：]
制作
M
的副本

是不是在使用内存中的某个位置并在deltaL中弄乱了我的列表

M=[]
delta = 3
while abs(delta) > 0.3:
    for num1 in range(450,800,20):
        best_config_per_numL = []
        delta_mL = []
        for config in ['FFF','FFS','FSF','FSS','SFF','SFS','SSF','SSS']:
            M.append(gen(num1,config[0]))
            M.append(gen(num1,config[1]))
            M.append(gen(num1,config[2]))

            xyL = []
            xL = range(400,801,1)
            for i in xL:
                xyL.append([geny(M,i),i])

            deltaL = []
            yL = range(400,801,1)
            for i in range(len(yL)):
                expected = yL[i]
                actual = xyL[i][0].real
                deltaL.append(abs(expected - actual))

            delta_mL.append([max(deltaL),M]) 
            print '\n'+str(delta_mL)+'\n' #<-------------------------- LINE 1
            M.pop()
            M.pop()
            M.pop()
        print '\n'+str(delta_mL)+'\n' #<-------------------------- LINE 2
        best_config_per_numL.append(delta_mL[0].sort()[0]) #best config for all lambda

    M.append(best_config_per_numL.sort()[0][1])
    delta = best_config_per_numL.sort()[0][0]

在某种程度上

delta_mL.append([max(deltaL),M])

delta_mL
对
M
有一个引用。不是
M
的副本。如果
M
发生变化，则
delta\u mL
也会发生变化

您可能不想简单地附加
M
。您可能需要使用
M[：]
复制
M
此行：

delta_mL.append([max(deltaL),M])

…创建一个包含两个项目的列表，其中第二个项目是对列表M的引用。稍后更改M时，您可以在delta_mL中看到更改，因为它引用了相同的列表。如果要制作M的副本，请尝试：

delta_mL.append([max(deltaL),list(M)])

这将创建一个新列表，其中包含与M相同的项，但该列表是一个单独的副本，因此在添加或删除M中的项时，该列表不会更改

请记住，在Python中，变量存储对对象的引用。如果要创建对象的副本，则需要显式执行此操作。当然，只有当所讨论的对象是可变的（如列表）时，这才是重要的。不可变对象（如数字、元组和字符串）不是问题，因为即使许多变量存储对同一不可变对象的引用，它们都不能修改它，因此共享不是问题。
这一行：

delta_mL.append([max(deltaL),M])

…创建一个包含两个项目的列表，其中第二个项目是对列表M的引用。稍后更改M时，您可以在delta_mL中看到更改，因为它引用了相同的列表。如果要制作M的副本，请尝试：

delta_mL.append([max(deltaL),list(M)])

这将创建一个新列表，其中包含与M相同的项，但该列表是一个单独的副本，因此在添加或删除M中的项时，该列表不会更改

请记住，在Python中，变量存储对对象的引用。如果要创建对象的副本，则需要显式执行此操作。当然，只有当所讨论的对象是可变的（如列表）时，这才是重要的。不可变对象（如数字、元组和字符串）不是问题，因为即使许多变量存储对同一个不可变对象的引用，也没有一个变量可以修改它，所以共享不是问题。
你到底在问什么？我认为根本原因是对Python变量的另一种误解。但我不知道你到底遇到了什么问题。请不要打印“str（something）”。它看起来很混乱，什么也不做。。请将所有的
print…str（…）…
替换为更简单的
print“\n”，max（deltaL），M，“\n”
此外，代码缩进不正确，“第2行”有7个前导空格。在我的回答中，我假设它们是8。正如我告诉你的，你不能得到与第1行相同的值，因为第2行位于程序的另一部分，其中M列表为空。我已经更新了问题。我之前展示的打印行是一个明显的答案。新的打印行错误更加困难。你到底在问什么？我认为根本原因是对Python变量的另一种误解。但我不知道你到底遇到了什么问题。请不要打印“str（something）”。它看起来很混乱，什么也不做。。请将所有的
print…str（…）…
替换为更简单的
print“\n”，max（deltaL），M，“\n”
此外，代码缩进不正确，“第2行”有7个前导空格。在我的回答中，我假设它们是8。正如我告诉你的，你不能得到与第1行相同的值，因为第2行位于程序的另一部分，其中M列表为空。我已经更新了问题。我之前展示的打印行是一个明显的答案。新的打印行错误更加困难。更新帖子以更准确地反映我的问题。更新帖子以更准确地反映我的问题。