Python 如何将numpy矩阵的内容复制到另一个矩阵？

我有一个关于

python

和

numpy

模块基础知识的简单问题。我的职能如下：

def update_x_last(self, x):
    self.x_last = x

类属性x_last和函数参数x都初始化为类型

numpy.matrix

，并且形状相同。（

x.shape=x_last.shape=（4,1

）

我注意到上面的代码没有将参数

x

的内容复制到

x\u last

，而是使对象

x\u last

指向

x

的地址

但是，我想做的是：

def update_x_last(self, x):
    self.x_last = x

• 不要更改self.x_last的地址
• 仅将

  x

  的内容复制到

  self.x\u last

最好的方法是什么

编辑：

---

“不要更改”self.x_last“的地址这一要求对我来说并不重要。唯一需要的行为是第二个要求，即只复制内容。

如果形状相同，则其中任何一个都满足您的两个要求：

import numpy as np

self.x_last = np.copy(x)

self.x_last[...] = x
# or self.x_last[()] = x
# or self.x_last[:] = x

我认为第一个可能是最清楚的

---

让我们快速了解一下您的需求：

最后只将x的内容复制到self.x_

似乎是合理的。这意味着如果

x

继续改变，那么

x\u last

不会随之改变

不要更改self.x_last的地址

---

这不会给你带来任何好处。在我看来，这实际上更糟，因为在另一个线程中使用

x_last

的函数会看到它在它们下面意外地发生变化，更糟的是，当数据从

x

复制不完全时，可能会处理数据。如果形状相同，那么其中任何一个都可以满足这两个要求:

self.x_last[...] = x
# or self.x_last[()] = x
# or self.x_last[:] = x

我认为第一个可能是最清楚的

---

让我们快速了解一下您的需求：

最后只将x的内容复制到self.x_

似乎是合理的。这意味着如果

x

继续改变，那么

x\u last

不会随之改变

不要更改self.x_last的地址

---

这不会给你带来任何好处。在我看来，这实际上更糟糕，因为在另一个线程中使用

x\u last

的函数会看到它在它们下面发生意外的变化，更糟糕的是，当数据从

x

复制不完整时，它可能会处理数据。你为什么不想更改

self.x\u last的地址

？@MooingRawr:是的，我在特定条件下调用update函数。假设每2秒调用一次，0,2,4…但是时间每1秒经过一次，0,1,2…我只想每2秒更新一次x_，但我意识到它在奇数秒有更新值，即使没有调用该函数。P.S:参数x是存储在som中的另一个对象ewhere-else，不是我在每次函数调用时生成的矩阵。@OnurA：我不知道这是如何回答这个问题的。让我们换个说法：如果

id（x_last）不起作用，为什么会这样

每次都会更改？@Eric:你是对的，我的问题错了，这就是为什么我的答案也不相关。唯一重要的是，如果x继续更改，self.x_last不应该更改。正如你在下面提到的，你不想更改self.x_last的地址有什么原因吗？@mooningrawr:是的，我调用更新特定条件下的函数。假设每2秒，0,2,4…但时间每1秒流逝，0,1,2…我只想每2秒更新x_，但我意识到它在奇数秒有更新值，即使函数未调用。P.S：参数x是存储在其他地方的另一个对象，而不是我生成的矩阵我不明白这是怎么回答这个问题的。让我们换个说法：如果id

id（x_last）不起作用，为什么会这样

每次都改变？@Eric：你是对的，我的问题错了，这就是为什么我的答案也不相关。唯一重要的是，如果x继续改变，self.x_last就不应该改变。正如你在下面提到的，这并没有解决问题中提出的“不要改变self.x_last的地址”这并没有解决问题“不要更改self.x_last的地址”这个问题强调[…]和[：]之间的区别是什么？

..

的意思是“根据需要，尽可能多的

：

s以匹配数组维度”。只有当

x

是0维时，差异才真正重要：

x=np.array（1）；x[：]

是一个错误，但

x=np.array（1）；x[…]

不是。[…]和[：]之间的区别是什么？

.

的意思是“尽可能多的

：

s以匹配数组维度”。只有当

x

是0维时，区别才真正重要：

x=np。数组（1）；x[：]

是一个错误，但

x=np.数组（1）；x[…]

不是。