python对象属性修改

这对我来说真的很令人惊讶（而且花费在调试上的时间也很昂贵）：

我的问题是：

这是因为numpy数组（深度拷贝）的属性吗

有没有办法“修复”对象属性，除非我显式地修改它们

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这是一个奇怪的参考与价值问题

因为self是一个引用，所以测试变量是对self.init_值的引用

因此，您正在修改该属性@matfux的解决方案让您的变量存储self.init_值的副本，而不是对它的引用

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老实说，在大多数OOP情况下，这是一个棘手的问题。

这是一个奇怪的参考与价值问题

因为self是一个引用，所以测试变量是对self.init_值的引用

因此，您正在修改该属性@matfux的解决方案让您的变量存储self.init_值的副本，而不是对它的引用

老实说，在大多数OOP情况下，这是一个棘手的问题。

对于您的问题1）： 让我们先看看这里发生了什么

self.init_value = np.array([1,2])

在内存中创建具有所提供值的np.array对象，并将标签self.init_值分配给该对象

现在，在这一步

test = self.init_value

将另一个标签test分配给self.init_值所指向的内存位置。您可以通过修改func（）来测试这一点，如下所示：

def func():
    test = self.init_value

    # Both these values will be same.
    print(hex(id(test)))
    print(hex(id(self.init_value)))

    test[-1] = 0
    return test

import copy

test = copy.deepcopy(self.init_value)

因此，当您执行test[-1]=0时，您基本上是在访问test指向的对象的最后一个元素，并将其更改为值0，因为self.init_value和test都指向同一个对象，它会被修改

但是，如果重新指定具有相同标签名称的其他对象，则该标签将从以前的对象中删除并附着到此新对象。您可以通过使用以下代码检查内存位置来验证这一点：

hex(id(your_label))

关于你的问题2：

如果您不希望测试修改self.init_值，请修改代码以使用deepcopy（），如下所示：

def func():
    test = self.init_value

    # Both these values will be same.
    print(hex(id(test)))
    print(hex(id(self.init_value)))

    test[-1] = 0
    return test

import copy

test = copy.deepcopy(self.init_value)

对你的问题1）： 让我们先看看这里发生了什么

self.init_value = np.array([1,2])

在内存中创建具有所提供值的np.array对象，并将标签self.init_值分配给该对象

现在，在这一步

test = self.init_value

将另一个标签test分配给self.init_值所指向的内存位置。您可以通过修改func（）来测试这一点，如下所示：

def func():
    test = self.init_value

    # Both these values will be same.
    print(hex(id(test)))
    print(hex(id(self.init_value)))

    test[-1] = 0
    return test

import copy

test = copy.deepcopy(self.init_value)

因此，当您执行test[-1]=0时，您基本上是在访问test指向的对象的最后一个元素，并将其更改为值0，因为self.init_value和test都指向同一个对象，它会被修改

但是，如果重新指定具有相同标签名称的其他对象，则该标签将从以前的对象中删除并附着到此新对象。您可以通过使用以下代码检查内存位置来验证这一点：

hex(id(your_label))

关于你的问题2：

如果您不希望测试修改self.init_值，请修改代码以使用deepcopy（），如下所示：

def func():
    test = self.init_value

    # Both these values will be same.
    print(hex(id(test)))
    print(hex(id(self.init_value)))

    test[-1] = 0
    return test

import copy

test = copy.deepcopy(self.init_value)

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这是因为您正在动态更改

int\u值。改为使用
test=self.init\u value.copy（）
。好的，我明白了。但我仍然感到惊讶的是，对象属性是“动态”可修改的，这取决于属性的类型（在本例中为numpy数组）。我认为它们在默认情况下是不可修改的，除非我明确地说self.init_value=new_value。这是因为您正在动态地更改
int_值。改为使用
test=self.init\u value.copy（）
。好的，我明白了。但我仍然感到惊讶的是，对象属性是“动态”可修改的，这取决于属性的类型（在本例中为numpy数组）。我认为它们在默认情况下是不可修改的，除非我明确地说self.init_value=new_value。是的，正如你所说，对我来说，棘手的事情是“self是一个引用”。我知道在b=a（a是numpy数组）的情况下会进行动态修改，然后b中的更改将修改a。我只是从来没有想过同样的事情适用于这里（再次，因为我没有意识到“自我是一个参照物”）是的，正如你所说，对我来说，棘手的事情是“自我是一个参照物”。我知道在b=a（a是numpy数组）的情况下会进行动态修改，然后b中的更改将修改a。我只是从来没有想过同样的事情也适用于这里（再次，因为我没有意识到“自我是一个参照物”）