在for循环中Python的原地对象更新

Question

Python 3.5及以上版本中:

x = np.zeros((2,3))
for x_e in x:
    x_e += 123

这个操作返回一个所有元素都是 123 的 2x3 矩阵。而下面的操作则返回全是零的矩阵：

x = np.zeros((2,3))
for x_e in x:
    x_e = 123

对我来说，这有点令人不安，因为x_e是从x中取出的元素，而且它并不完全感觉到x正在被更新。

好的，我想这是一件事情，它被称为“原地”更新？（类似于原地算法？）

但是，让人感到不适的是，这在列表中不起作用：

x = [0,0,0]
for x_e in x:
    x_e += 123

这将返回列表。

[0, 0, 0]

我希望有人能为我解释这里到底发生了什么。

- Cem S.

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可能的重复问题：https://dev59.com/jFgR5IYBdhLWcg3wV8He，https://dev59.com/S2Up5IYBdhLWcg3wS2LP - Divakar

@Divakar，感谢您的指引。但我认为它们并没有回答关于整数不可变性的第三个问题。而且相信我，在我搜索互联网寻找答案时，我也找不到它们。 :) - Cem S.

Answer 1

在第一个代码片段中，您对ndarray对象执行了一个原地加法操作。由于每个x_e都是一个ndarray，因此原位操作成功并更改了元素。

在第二个代码片段中，您仅重新分配给循环变量。没有对x的元素执行任何操作。

在第三个代码片段中，您没有多维列表，因此每个x_e实际上是一个int。在int上使用+=不会改变原址，它返回一个新的整数对象（您没有存储）。

以下可能更与第一个相关：

x = [[0, 0, 0] for _ in range(3)]
for x_e in x:
    x_e += [123]

这里的x中每个元素都是一个list对象[0, 0, 0]，你需要就地添加元素123。执行后，x将变为：

[[0, 0, 0, 123], [0, 0, 0, 123], [0, 0, 0, 123]]

- Dimitris Fasarakis Hilliard

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谢谢你的回答，这正是我想要澄清的。但是，我可以问一下为什么我们不能就地更改 int 吗？ - Cem S.

@CemS。因为int对象是不可变的，语言设计者早在很久以前就做出了这个决定，因为它有许多好处。 - Dimitris Fasarakis Hilliard

@Kasramvd，谢谢！这让问题变得清晰明了。 - Cem S.

Answer 2

想象一下你有这样的代码：

>>> x = np.array(range(5))
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4])

所以现在：

>>> x+123
array([123, 124, 125, 126, 127])

正如您所看到的，'+'操作被映射到数组上。因此，当您创建一个由0填充的数组并将123添加到子列表时，得到的结果是合乎逻辑的。

- coder

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是啊，但是为什么原地循环操作不能用于列表呢？对我来说新的是for循环中的原地操作。我理解广播，因为我来自Matlab。 - Cem S.

@CemS。这是因为您在for循环中更改了可变对象，该对象是主列表的子列表，并更改了可变对象，该对象是对原始对象的引用，对其进行的任何更改都将影响原始对象。 - Mazdak

@CemS.，是的，在Python中，列表和NumPy数组不是同一回事。例如，列表相对于数组的另一个重大区别是，内置函数（如sum）在列表中比数组中执行得快得多。我们只是用np.array来处理大数据。 - coder

在这种情况下，它们是相同的，这只是可变性而不是它们的功能。 - Mazdak

@Kasramvd，是的，我同意。我只是想澄清一下，通常情况下，列表和NumPy数组并不总是相同的东西。 - coder