numpy数组是通过引用传递的吗？

Question

我遇到了这样一个事实，numpy数组在多个位置通过引用传递，但是然后当我执行以下代码时，为什么foo和的行为之间有区别bar

import numpy as np

def foo(arr):
   arr = arr - 3

def bar(arr):
   arr -= 3

a = np.array([3, 4, 5])
foo(a)
print a # prints [3, 4, 5]

bar(a)
print a # prints [0, 1, 2]

我正在使用python 2.7和numpy版本1.6.1

Answer 1

在Python中，所有变量名都是对values的引用。

当Python评估分配时，右侧的评估先于左侧。arr - 3创建一个新数组；它不会arr就地修改。

arr = arr - 3使局部变量arr引用此新数组。它不会修改arr传递给的原始引用的值foo。变量名称arr仅绑定到新数组`arr

3。而且，arr在foo函数范围内是局部变量名。一旦foo函数结束，没有更多的参考arr和Python是免费的垃圾收集值对它的引用。正如Reti43所指出的，为了使arr的值受影响a，foo必须返回arr并a`必须分配给该值：

def foo(arr):
    arr = arr - 3
    return arr
    # or simply combine both lines into `return arr - 3`

a = foo(a)

相反，arr -= 3Python将其转换为对__iadd__特殊方法的调用，它确实修改了arr就地引用的数组。