python中的变量赋值问题

Question

我正在python中运行以下代码：

w= np.random.rand(3) 
w_old=np.zeros((3,))
while (np.linalg.norm(w - w_old)) / np.linalg.norm(w) > 1e-5:
w_old=w
print w
print w_old
w[0]-=eta*dE1i
w[1]-=eta*dE2i
w[2]-=eta*dE3i
print w
print w_old

打印的结果是：

[ 0.22877423  0.59402658  0.16657174]
[ 0.22877423  0.59402658  0.16657174]

和

[ 0.21625852  0.5573612   0.123111  ]
[ 0.21625852  0.5573612   0.123111  ]

我想知道为什么w_old的值发生了变化？回到while循环的开头后不应该更新吗？我该如何解决这个问题？

Answer 1

只是使用

w_old = w

不复制w，使用=只是告诉python你想要w中存储的任何内容的另一个名称。因此，对w的每次就地更改也会更改w_old。有一篇非常好的博客文章，如果你想了解更多细节 Ned Batchelder："关于Python名称和值的事实和神话">

您可以显式复制 numpy 数组，例如，使用copy方法：

w_old = w.copy()

Answer 2

为了澄清一下，变量是独立的，因此：

a=5
b=a

如果您更改a或b，则可以正常工作。但是列表和字典不能以相同的方式复制，因此：

a=[1,2]
b=a
a[0]=100
print(b[0])

会给你 100 个，因为现在a和b是同一个东西，有两个名字。因此，按照使用前的建议

w_old = w.copy()

相反，w_old是一个新列表，而不仅仅是旧列表的另一个名称。

Answer 3

只是为了总结上面的答案，根据python文档

Python 中的赋值语句不复制对象，它们创建 目标和对象之间的绑定。

所以，解决方案是

对于可变或包含可变项的集合，副本是 有时需要，以便可以在不更改 其他。

因此，使用copy()我们可以将代码重写为

import numpy as np
w= np.random.rand(3)
w_old=np.zeros((3,))
while (np.linalg.norm(w - w_old)) / np.linalg.norm(w) > 1e-5:
w_old=w.copy()
print(w)
print(w_old)
w[0]-=0.01
w[1]-=0.01
w[2]-=0.01
print(w)
print(w_old)

并得到

[0.79666571 0.82305671 0.41167625]
[0.79666571 0.82305671 0.41167625]

和

[0.78666571 0.81305671 0.40167625]
[0.79666571 0.82305671 0.41167625]