Как вы возвращаете измененный ссылочный параметр размера массива Python

Question

Это вопрос передачи параметров функции Python.Я хочу, чтобы функция Python корректировала размер массива, который является одним из справочных параметров функций.

Содержимое переданного массива изменяется внутри и снаружи функции.Каким-то образом обновленный размер / форма объекта массива не экспортируется из функции, хотя я думал, что Python передает параметры по ссылке.Я новичок в программировании на Python и ожидал, что все аспекты объекта будут обновлены по ссылке.Нужно ли явно «экспортировать» изменения?

#!/opt/local/bin/python2.7

# Function Test returning changed array
import numpy

def adjust( a1, a2 ) :
  " Adjust passed arrays (my final function will choose which one to adjust from content) "
  print str(a1.shape) + " At start inside function"
  a1[-1,0] = 99
  a1 = numpy.delete(a1, -1, 0)
  print str(a1.shape) + " After delete inside function"
  return None


d1 = numpy.array( [ [ 1,  2,  3],
                    [11, 12, 13],
                    [21, 22, 23],
                    [31, 32, 33]  ] )
d2 = numpy.array( [ [ 9,  8,  7],
                    [19, 18, 17]  ] )

print str(d1.shape) + " At start"
# Let us delete the last row
d1 = numpy.delete(d1, -1, 0)
print str(d1.shape) + " After delete"
# Worked as expected

# So far so good, now do it by object reference parameters in a function......
adjust( d1, d2 )
print d1
print str(d1.shape) + " After function delete return"
# Reference fails to update object properties

Каким-то образом объект массива, на который ссылаются, не получает обновленных атрибутов размера / формы.В возвращаемом массиве должно быть только 2 строки.

(4, 3) At start
(3, 3) After delete
(3, 3) At start inside function
(2, 3) After delete inside function
[[ 1  2  3]
 [11 12 13]
 [99 22 23]]
(3, 3) After function delete return

Таким образом, основной / глобальный код работает должным образом, функция не может отрегулировать размер, но теперь удаленная строка в конце показывает обновленные данные,Помня о том, что последняя функция выберет один из нескольких параметров для настройки, как мне полностью экспортировать измененную форму / размер параметра из функции?

Answer 1

Другое решение (менее эффективное, чем простой вызов) .....

Я уверен, что натолкнулся на несколько примеров "удаления на месте" при поиске ответа, не вполне осознавая, что это могло бытьМне нужно было в то время.Хитрость заключается в том, чтобы удостовериться, что локальные имена (формальные параметры) не переназначаются новым ссылкам с помощью «=» в функции, поэтому таким образом все изменения вносятся в те же ссылки (имена), что и переданные аргументы (фактическиепараметров) к функции.

Вызов Python по ссылке, возможно, больше похож на вызов по указателю значения, учитывая то, как имена могут вести себя при присваивании (=).

# Warning Unsafe - array parameter resized in place
# Insure array is not in use on calling
# Requires array to be in C order
def inplace_row_delete( a, r, c=1 ) :
  " Dangerously and inefficiently delete a row in-place on a numpy array (no range checking) "
  # a  reference to the numpy array to have a row deleted from
  #    This routine takes care not to re-assign this in effect "local" name
  #    so as to change the called array in place.
  # r  row to delete in numpy array a
  # c  Nr of rows from r (inclusive) to delete (default 1)

  rows = a.shape[0]
  if (r < 0):
    # support -ve indexing back from end
    r = rows + r
  # Move all the elements after row r, forward one (or c) place(s)
  for index in range(r, rows - c):
    a[index] = a[index + c]

  # Now make the array smaller, disposing of the last (now repeated) element(s)
  # tuples are immutable, but we need to reduce the first element (for the rows in
  # the array) by 1 (c), but keep however many others there are, the same.
  sh    =  list(a.shape)
  sh[0] -= c
  sh    =  tuple(sh)
  # This numpy re-size happens inplace
  # REQUIRES C order
  a.resize(sh, refcheck=False)
  return None

Answer 2

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.delete.html

Возвращает : "Копия arr с удаленными элементами, указанными в obj. Обратите внимание, что удаление не происходит на месте. ЕслиОсь None, out - плоский массив. "

Это означает, что delete не изменяет исходный массив - он просто делает копию.Сравните это с присваиванием элемента a1[-1,0] = 99, которое изменяет массив на месте.Я не верю, что numpy допускает изменение размера динамического массива по соображениям производительности.

Что касается вашей путаницы, параметр передается по ссылке (поэтому массив в a1 изначально совпадает с массивом в d1).Однако, присваивание a1 = numpy.delete(a1, -1, 0) является перепривязкой имени a1, без изменения массива, на который оно указывает, поэтому d1 не изменяется.

Если это не имеет смысла, вы должны прочитать больше о том, как переменные работают в Python https://mathieularose.com/python-variables/,, но в основном имена (например, 1026 *, d1) являются словарными ключами, иприсвоение имени изменяет значение, связанное с этим ключом, что не влияет на другие ключи, связанные с этим значением.