numpy数组尽管更改了另一个数组却意外地意外更改

Question

我在大型代码中发现了一个错误，并将问题简化为以下情况。

尽管在每一步中我都只更改w2，但是在每一步中我都打印时w1，它也会更改，因为在第一循环的结尾我将它们分配为相等。我读过这篇文章，但是写了一些，以防我w1 = w2[:]能解决问题，但事实并非如此

import numpy as np
import math

w1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
w2=np.zeros_like(w1)
print 'w1=',w1
for n in range(0,3):
    for i in range(0,3):
        for j in range(0,3):
            print 'n=',n,'i=',i,'j=',j,'w1=',w1
            w2[i,j]=w1[i,j]*2

    w1=w2[:]


#Simple tests
# w=w2[:]
# w1=w[:]

# p=[1,2,3]
# q=p[:];
# q[1]=0;
# print p

Answer 1

问题是，当您将值w1从分配回时，w2您实际上并没有将值从传递w1给w2，而是实际上是将两个变量指向 同一对象 。

您遇到的问题

w1 = np.array([1,2,3])
w2 = w1

w2[0] = 3

print(w2)   # [3 2 3]
print(w1)   # [3 2 3]

np.may_share_memory(w2, w1)  # True

解决方案

相反，您将需要复制 值 。使用numpy数组有两种常见的方法。

w1 = numpy.copy(w2)
w1[:] = w2[:]

示范

w1 = np.array([1,2,3])
w2 = np.zeros_like(w1)

w2[:] = w1[:]

w2[0] = 3

print(w2)   # [3 2 3]
print(w1)   # [1 2 3]

np.may_share_memory(w2, w1)   # False