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python - 如何调用 np.array 的值而不是内存地址？

问题描述

在下面的代码中，我打算通过附加（随机）numpy 数组来创建一个从空列表开始的列表。对于一个临时变量，我初始化了一个 numpy 数组变量“sample_pt”，它作为一个临时变量来保存一个（随机）numpy 数组。虽然我希望有一个随机 numpy 数组的列表，但输出是一个填充了相同（最终）numpy 数组的列表。我怀疑通过“变量名”调用一个 numpy 数组会返回它的内存地址。我的方向是否正确，或者有什么值得了解的吗？

[代码]

import numpy as np

sample_pt=np.array([0.]) # initial point
sample_list=[]
number_iter=3

for _ in range(number_iter):
    sample_pt[0]=np.random.randn()
    sample_list.append(sample_pt)
    print(sample_list)

[输出]

[array([-0.78614157])]
[array([0.7172035]), array([0.7172035])]
[array([0.47565398]), array([0.47565398]), array([0.47565398])]

标签： pythonarraysnumpy

解决方案

我不知道您所说的“调用值”或“而不是内存地址”是什么意思，或者……您问题的大部分内容。

但问题很简单。您一遍又一遍地附加相同的数组，而不是创建新数组。

如果你想创建一个新数组，你必须明确地这样做。这是微不足道的；只需将np.array构造函数移动到循环中，如下所示：

sample_list=[]
number_iter=3

for _ in range(number_iter):
    sample_pt=np.array([0.]) # initial point
    sample_pt[0]=np.random.randn()
    sample_list.append(sample_pt)
    print(sample_list)

但这可以大大简化。

首先，与其创建一个包含 1 个零的数组，然后替换那个零，为什么不直接创建一个包含您想要的元素的数组呢？

sample_pt = np.array([np.random.randn()])

或者，更好的是，为什么不让我们np.random为您构建阵列呢？

sample_pt = np.random.randn(1)

此时您可以用列表理解替换整个内容：

number_iter = 3
sample_list = [np.random.randn(1) for _ in range(number_iter)]

或者，更好的是，为什么不创建一个 3x1 数组而不是 3 个单元素数组的列表呢？

number_iter = 3
sample_array = np.random.randn((number_iter, 1))

如果您出于某种原因确实需要将其更改为 3 个数组的列表，您可以list稍后随时调用它：

sample_list = list(sample_array)

……或一开始：

sample_list = list(np.random.randn((number_iter, 1)))

同时，我认为您误解了值和变量在 Python 中的工作方式。

首先，暂时忘记“内存地址”：

  • 对象是堆中某处的具有类型的值。你不在乎在哪里。
  • 变量没有内存地址或类型；它们只是某个命名空间中的名称（全局变量、局部变量、某个实例的属性等），它们在某处引用某个值。

请注意，这与 C++ 非常不同，C++ 中的变量是类型化的内存位置，而对象位于这些内存位置中。这意味着 Python 中没有“复制构造函数”或“赋值运算符”或类似的东西。当您编写a = b时，这意味着它a现在是与 . 相同值的另一个名称b。如果你想要一份副本，你必须明确要求一份副本。

现在，如果你看看 CPython 是如何在幕后实现的：

  • CPython 解释器将所有对象表示为指向PyObject结构的指针，这些结构总是在堆上分配。
  • 变量只是 a 中的字符串键dict，由模块（对于全局变量）、实例（对于属性）或其他任何东西拥有。中的值dict只是像其他任何对象一样的对象。这意味着，在幕后，实际上存储在哈希表中的是指向键中变量名称的字符串对象的指针，以及指向您在值中分配的任何值的指针。
  • 本地有一个特殊的优化，涉及存储在框架上的对象指针数组，但您通常不必担心这一点。
  • 闭包捕获还有另一个特殊技巧，涉及指向包含指向实际对象的指针的单元对象的指针，您不必经常担心。

正如你所看到的，考虑指针更难理解，并且可能会产生误导，除非你真的关心 CPython 是如何在幕后工作的。

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