Numpy数组意外地相互影响

在本文中，我们将介绍什么是Numpy数组，在使用多个Numpy数组时如何正确处理不同的变量，以及当我们更改一个数组时如何避免另一个数组不必要的更改。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Numpy数组？

Numpy是Python中用于数值计算的一个重要库，因为它提供了一个方便且高效的操作数组的方式。Numpy中的主要对象是多维数组，也称为numpy.ndarray。

让我们来看一个简单的例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = a

print("a: ", a)
print("b: ", b)

b[0] = 5

print("a: ", a)
print("b: ", b)

第二行中定义的a和b都是Numpy数组，其中a的值为[1, 2, 3]。接着，我们将b设置为a，这意味着b现在引用了与a相同的数组对象。因此，当我们更改b数组中的值时，a数组中相应的值也会更改。输出结果为：

a:  [1 2 3]
b:  [1 2 3]
a:  [5 2 3]
b:  [5 2 3]

这个例子显示了两个数组是相同的，它们在内存中指向同一个对象，因此，如果我们更改其中一个数组中的值，则另一个数组中相应位置的值也会相应更改。

在上面的例子中，我们引入了一个变量b，并将其设置为a。由于Numpy数组的特殊性，这意味着a和b引用了相同的对象。如果我们想要将两个数组区分开来，需要使用不同的方法。我们可以使用copy()函数来创建一个新的数组。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = a.copy()

print("a: ", a)
print("b: ", b)

b[0] = 5

print("a: ", a)
print("b: ", b)

输出结果为：

a:  [1 2 3]
b:  [1 2 3]
a:  [1 2 3]
b:  [5 2 3]

现在我们可以看到，使用copy()函数创建了一个新的数组b。即使我们更改b中的值，a中的值也因为我们没有让b引用a而没有更改。

在上面的示例中，我们展示了两个Numpy数组如何引用相同的对象，并且在更改一个数组的值时如何更改另一个数组的值。要避免这种不必要的更改，可以使用reshape()函数来创建一个新的数组。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.reshape(a, (3, 1))

print("a: ", a)
print("b: ", b)

b[0] = 5

print("a: ", a)
print("b: ", b)

输出结果为：

a:  [1 2 3]
b:  [[1]
 [2]
 [3]]
a:  [1 2 3]
b:  [[5]
 [2]
 [3]]

现在我们可以看到，我们使用reshape()函数来创建了一个新的数组b，并且始终保持它与a指向不同的对象。这种方法不仅避免了引用相同的对象，而且可以更好地消除数组之间的竞逐问题。

如果更改了b数组中的值，a数组中的值并不会随之更改，因为b和a引用的是两个不同的数组对象。

Numpy数组是Python中用于数值计算的重要数据结构。在使用多个Numpy数组时，需要注意它们在内存中的引用关系，避免不必要的数组更改，可以使用copy()函数或reshape()函数来创建新的数组对象，从而避免相互影响的问题。