for循环中的Python就地对象更新

在Python>=3.5中：

x = np.zeros((2,3))
for x_e in x:
    x_e += 123

此操作返回所有

123

的

2x3

矩阵。鉴于以下内容返回全零：

x = np.zeros((2,3))
for x_e in x:
    x_e = 123

这对我来说有点令人不快，因为

x_e

是

x

中的一个元素，而且感觉不到

x

正在被更新

好吧，我认为这是一件事，它被称为“就地”更新？（类似于就地算法？）

但是，令人不安的是，这不适用于列表：

x = [0,0,0]
for x_e in x:
    x_e += 123

这将返回列表

[0, 0, 0]

如果有人能告诉我这里到底发生了什么，我将不胜感激

想象一下你有：

>>> x = np.array(range(5))
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4])

所以现在：

>>> x+123
array([123, 124, 125, 126, 127])

正如您所看到的，“+”操作被映射到数组。所以当你这么做的时候

---

创建一个满是0的数组，并将123添加到该数组所包含的子列表中，这样才能得到上述结果。

在第一个代码段中，您对

ndarray

对象执行就地添加。由于每个

x_e

都是

ndarray

，因此就地操作将成功并更改元素

在第二个代码段中，您只是重新分配到循环变量。对

x

的元素不执行任何操作

在第三个代码段中，您没有多维列表，因此每个

xue

实际上是一个

int

。在

int

上使用

+=

不会原地更改，它会返回一个新的整数对象（您不存储该对象）

以下内容可能与第一个更相关：

x = [[0, 0, 0] for _ in range(3)]
for x_e in x:
    x_e += [123]

这里，

x

的每个元素都是一个

列表

对象

[0,0,0]

，您可以在其上适当添加元素

123

。执行后，

x

将：

[[0, 0, 0, 123], [0, 0, 0, 123], [0, 0, 0, 123]]

---

是的，但是，为什么就地for循环操作不能与列表一起工作呢？对我来说，新的是for循环中的就地操作。我确实理解广播，因为我是从CemS来的。这是因为您正在为循环更改一个可变对象，该循环是主列表的子列表，而更改一个可变对象是对原始对象的引用，对它的任何更改都会影响原始对象。@CemS.，在python列表和numpy数组中是不同的。例如，列表与数组的另一大区别是，列表中的内置函数（如sum）的执行速度比数组快得多。我们只使用np.array来表示大的data@coder在这种情况下，它们是一样的，这只是易变性的问题，而不是它们的功能。@Kasramvd，是的，我同意我只是想澄清一下，一般情况下，列表和numpy数组并不总是一样的。可能的dup:，@Divakar，谢谢你的指点。但我相信他们没有回答关于整数不变性的第三点。另外，请相信我，当我在互联网上搜索答案时，我找不到它们。：）谢谢你的回答，这就是我想澄清的。但是，我可以问一下为什么我们不能在适当的位置更改

int

。因为

int

对象是不可变的，语言设计者很早就做出了这个决定，因为它有很多好处。@Kasramvd，谢谢！这说明了这件事。