Python: Присвоение начального массива numpy другой переменной, изменение нескольких элементов новой переменной изменяет начальный массив numpy

Question

Мне нужно выполнить вычисления для начального массива 3x3 (скажем, «x»), который мне понадобится позже для дальнейших вычислений.Итак, у меня есть другая переменная ('y'), чтобы сделать копию 'x' (y = x), выполнить вычисления для 'y', а затем использовать x для более поздних целей.Но почему-то адрес 'y' меняется на 'x', даже если я назначаю его изначально отличным от 'x'

import numpy as np

x = np.random.rand(3,3)
y = np.random.rand(3,3)

print 'y',id(y)

y = x
y[1][1] = -y[1][1]

print x[1][1] + y[1][1]  #This needs to be 0.
print 'x',id(x)
print 'y',id(y)

В приведенном выше коде мне нужна строка 9 ('x [1] [1]+ y [1] [1] '), чтобы вывести 0, но получим 2 раза -x [1] [1].В чем причина этой проблемы, и если бы вы могли предложить какой-то метод, чтобы избежать этого?

Answer 1

Поскольку y=x копирует только ссылку, а не создает другую копию массива

Вы должны заменить эту строку на

y = x[:]

В противном случае изменениеx также меняет y и наоборот.

Однако этот метод подходит только для обычных list, а не numpy массивов.Это возможно следующим образом (также более явным и читабельным):

y = np.copy(x)

Если вы хотите проверить это самостоятельно, вы можете print id(y) и print id(x) после этого назначения и увидеть, что в вашем случае ониодинаковы, в то время как в истинном экземпляре они отличаются