为什么不附加列表反映变量更改？

这是怎么回事？我敢肯定，我忽略了一个简单的解决方案/事实。我只是不明白为什么我不能以这种方式将值/更改保存到NumPy数组中。为什么不附加列表反映变量更改？

>>> import numpy as np 
>>> memoize = [] 
>>> parameters = np.array([1, 2]).astype(np.float64) 
>>> memoize.append(parameters) 
>>> parameters -= np.array([0.5, -0.5]) 
>>> memoize.append(parameters) 
>>> memoize 
[array([ 0.5, 2.5]), array([ 0.5, 2.5])]

我希望答案是

[array([ 1., 2.]), array([ 0.5, 2.5])]

是否有什么关系的列表是可变的？

来源

2017-04-11 bjd2385

不，这是因为你不断追加*相同的数组*。因此，您有一个对同一个数组的引用列表，这就是为什么对该数组的更改反映在列表中的每个点上。的确，问题是'list.append' **是**反映了变量的变化！ –

@ juanpa.arrivillaga男人这很棘手。是的，我看到它正在更新这两个元素。完全出乎意料。 – bjd2385

我的意思是，这是Python中的* everything *工作原理。这很明显，你一遍又一遍地执行'memoize.append（参数）...... –

您遇到的问题是parameters是一个可变值，并且您正在附加多个引用，同时对其进行了适当的修改。如果每次将变量重新映射到一个新数组，则不会有问题。

尝试改变

parameters -= np.array([0.5, -0.5])

到

parameters = parameters - np.array([0.5, -0.5])

的原始版本，使就地修改parameters。第二个版本使用复制数据创建一个新数组。这可能会稍微慢一些，但是在这种情况下它会做你想做的。

来源

2017-04-11 21:30:40 Blckknght

为什么不附加列表反映变量更改？

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