奇怪的事情发生了今天，当我做这样的事情：蟒蛇通过引用传递
a = np.array([1, 2, 3])
b = a
b[0] = 0
print a, b
然后是价值似乎被引用传递！答案就变成了：
result: [0 2 3] [0 2 3]
但通常我想在Python变量是按值传递，就像这样：
a = np.array([1, 2, 3])
b = a
b = np.array([0, 2, 3])
print a, b
然后答案就：
result: [1 2 3] [0 2 3]
但为何那发生？我如何确定变量是通过引用还是值传递？有人说这是因为可变对象，但我还是不太明白。那么你能为我解释一下吗？非常感谢！
，因为它不会有什么直接做NumPy的，让我们把它改写为：
a = [1, 2, 3]
b = a
b = [0, 2, 3]
print a, b
关键的一点是，名称和值是不同的东西。因此，在第一行：
a = [1, 2, 3]
您创建一个列表并将其分配给a
现在您分配a到b下一行。仍然只有1个名单，这两个名字都只是指它。
接下来创建一个新的列表，并将其分配给b。现在b是指新列表而不是旧列表。现在轮到现在只有1个名字（a）引用另一个名单，而不是2个名字。
因此，如果我们采取的第一个例子，你这样做：
b[0] = 0
有两个a和b引用相同的列表，从而改变可以从两个名字被观察到，因为这两个名称是指同一个列表。
Python中的变量赋值始终赋值给引用。换句话说，在Python中，变量是名称，分配变量是为某个东西声明名称。
a = np.array([1, 2, 3])
b = a
b[0] = 0
print a, b
这意味着让a是对于第一个数组的名字，然后让b是a一个名字，但a意味着第一阵列，所以我们真的只是说让b也成为了一个名第一阵列。然后b[0] = 0意味着更改数组的第一个元素。然后，当您打印a和b时，您正在两次打印相同的东西（数组），因为a和b是同一名称。
a = np.array([1, 2, 3])
b = a
b = np.array([0, 2, 3])
print a, b
前两行与上次相同。 a是数组的名称，因此是b。然后b = np.array([0, 2, 3])意味着b现在是这个新阵列的名称。因此，当您打印a和b时，您正在打印a（仍然是第一个数组的名称）和b（它是第二个数组的名称）。
对你而言有什么奇怪的？ – Vallentin
可能重复[如何通过引用传递变量？]（http://stackoverflow.com/questions/986006/how-do-i-pass-a-variable-by-reference） – TemporalWolf
作业**从不* *在Python中创建一个副本。这总是如何工作。你的第二个例子是*和你的第一个完全一样*。 –