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def f(x):
    x=x/5.
    return x
def g(x):
    x/=5.
    return x

x_var = np.arange(5,dtype=np.double)
f(x_var)
print x_var
g(x_var)
print x_var

Output:
[ 0.  1.  2.  3.  4.]
[ 0.   0.2  0.4  0.6  0.8]

这种行为对我来说有点奇怪，我一直认为 x/=5。相当于 x=x/5。. 但显然 g(x) 函数不会使用 /= 操作创建新引用。任何人都可以为此提供解释吗？

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3 回答 3

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我一直认为 x/=5。相当于 x=x/5

它是，除非类重写__idiv__操作符，就像这样numpy.ndarray做。 numpy.ndarray覆盖它以就地修改数组，这很好，因为它避免了在不需要复制时创建数组的新副本。您可以猜到，它还覆盖了其余的__i*__运算符。

于 2013-04-09T16:36:59.587 回答
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Python 的就地运算符允许操作修改等式左侧的对象，而不是创建新对象。您将看到与lists 和其他内置可变类型相同的行为：

x = []
y = x
x += [1]
print y   # prints [1] because x still refers to the same object as y
x = x + [2]
print x   # prints [1, 2] for obvious reasons
print y   # prints [1] again because x has been rebound to a new list
          # while y still refers to the original one

所以这是预期的行为。

在处理不可变类型时，当然会创建一个新对象，因为无法修改现有对象。

于 2013-04-09T16:47:38.997 回答
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我一直认为 x/=5。相当于 x=x/5。

它不是。当你这样做时x=x/5.，你实际上是在后台执行两个单独的操作：

temporary = x/5.
x = temporary

而当您使用/=运算符时，您明确要求 Python 修改您的对象x，而无需创建临时对象。如其他答案中所述，/运算符调用__div__对象的方法（如果有），同时/=调用其__idiv__方法。

如果您要修改的对象很大，则就地修改非常有用：无需创建 as-large 临时对象。但是，如果你不小心，它可能会咬你。特别是，让函数在没有警告的情况下修改其输入参数通常不是一个好主意......

于 2013-04-09T18:17:38.930 回答