变量克隆行为不清楚

Question

我现在正在深入研究一本书附带的Python程序。

该程序使用一个名为globdat的全局数据结构，在特定的例程中，globdat内部的一个numpy数组被分配给一个局部变量：

a = globdat.array

然后在接下来的while循环中，变量a会根据以下方式在每次迭代中更新：

a[:] += da[:]

这个操作的结果是更新了globdat.array，而这个数组会在后续操作中使用。这里是否需要使用[:]，还是仅仅为了表明它也对globdat.array进行克隆？有人能解释一下这种编码风格吗？

- Steyn W.

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“globdat.array” 是 Python 列表还是 Numpy 数组或其他什么类型？这很重要。 - Stefan Pochmann

@StefanPochmann globdat.array 确实是一个 numpy 数组。如果这改变了提供的答案的相关性，我很抱歉。 - Steyn W.

他们似乎仍然对主要问题正确，但我是一个numpy新手，不能确定。我会问最佳回答者，因为我也很感兴趣。 - Stefan Pochmann

Answer 1

这个声明相当刻薄：

a[:] += da[:]

它翻译成这样：

a.__setitem__(slice(None),
              a.__getitem__(slice(None)).__iadd__(da.__getitem__(slice(None))))

这样会产生不必要的两个列表副本。

假设a和da是列表，你可以更合理地使用extend()方法：

a.extend(da)

- Kevin

Answer 2

如果您想就地修改列表，而不是用新列表替换它，则需要使用切片语法。

a[:] = da[:]

在这种情况下，+=总是会就地修改列表，因此切片是多余的。

这可能是模拟航空母舰编程的完美例子。

- Mark Ransom

Answer 3

右侧的第二个[:]是多余的。它只是在连接之前复制了da，这是没有意义的。

现在我们只需要：

a[:] += da

首先，让我们了解一下 a += da 的作用。它相当于执行以下操作：

a = a.__iadd__(da)

调用__iadd__会扩展原始列表a并返回self，即对列表的引用。在这种情况下，之后发生的赋值没有任何效果（与a=a相同）。

这实现了原始目标，即扩展全局数组。

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那么，a[:] += da是什么意思？它映射到：

a[:] = a[:].__iadd__(da)

或者更加繁琐的方法：

a.__setitem__(slice(None), a.__getitem__(slice(None)).__iadd__(da))

为了易读性，让我们将其写成以下形式（不是有效的Python语法）：

a.__setitem__(:, a.__getitem__(:).__iadd__(da))

所以，a[:].__iadd__(da)：

1. 创建一个 a 的副本（称为 a2）
2. 将 da 归并到 a2 中
3. 返回 a2

然后赋值操作 a[:] = ...：

4. 就地用 a2 中所有的值替换 a 中所有的值。

所以，这也实现了原始目标，但效率要低得多。

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有关此内容的一些有趣细节在此问题的答案中。

- shx2

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你能否判断对于numpy数组（或数组和列表混合使用）使用“slicings”是否有意义？问题的提问者确认了我的猜想并更新了问题，我也很好奇。 - Stefan Pochmann