传递列表元素作为参考

我将列表的单个元素传递给函数。我想修改元素，因此，列表本身传递列表元素作为参考

def ModList(element): 
    element = 'TWO' 

l = list(); 
l.append('one') 
l.append('two') 
l.append('three') 
print l 
ModList(l[1]) 
print l

但这种方法不修改列表。这就像元素一直传递的价值。输出是：

[ '一个'， '2'， '3']

我想要的第二元件函数调用后的列表为'TWO'： ['one'，'TWO'，'three']

这是可行吗？

预先感谢您

来源

2013-04-02 Ivan

没有语法来完成你所要求的，但是有很多方法可以修改列表的一部分。如果你问一个关于你正在使用的具体问题的问题，有人会想出最直观，最优雅的解决方案。 – alexis

的Python doesn't do pass by reference。只要做到这一点明确：

l[1] = ModList(l[1])

而且，由于这只是改变一个因素，我建议ModList是一个令人困惑的名字。

来源

2013-04-02 21:20:56

Python是按值语言传递的，因此您不能通过函数ModList中的赋值来更改该值。你可以做的，而不是虽然是表和索引进入ModList然后修改元素的方式

def ModList(theList, theIndex) : 
    theList[theIndex] = 'TWO' 

ModList(l, 1)

来源

2013-04-02 21:21:26 JaredPar

的说明已经在这里是正确的。但是，因为我想以类似的方式滥用python，所以我将提交此方法作为解决方法。

从列表中调用特定元素直接返回列表中该元素的值的副本。即使复制列表的子列表也会返回对包含值的副本的数组的新引用。考虑下面这个例子：

>>> a = [1, 2, 3, 4] 
>>> b = a[2] 
>>> b 
3 
>>> c = a[2:3] 
>>> c 
[3] 
>>> b=5 
>>> c[0]=6 
>>> a 
[1, 2, 3, 4]

无论b，值只复制，也不c，从a复制子列表，能够改变a值。尽管它们有共同的起源，但没有联系。

但是，numpy数组使用“raw-er”内存分配并允许返回数据视图。视图允许以不同方式表示数据，同时保持与原始数据的关联。因此，一个工作示例是

>>> import numpy as np 
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4]) 
>>> a 
array([1, 2, 3, 4]) 
>>> b = a[2] 
>>> b 
3 
>>> b=5 
>>> a 
array([1, 2, 3, 4]) 
>>> c = a[2:3] 
>>> c 
array([3]) 
>>> c[0]=6 
>>> a 
array([1, 2, 6, 4]) 
>>>

虽然提取单个元件仍然值只，保持元件2的阵列视图被引用到原始元素的a2副本（虽然现在元件的c0），并且对c的值进行的更改也会更改为a。

Numpy ndarray s有许多不同的类型，包括一个通用的对象类型。这意味着您可以为几乎任何类型的数据维护此“引用”行为，而不仅仅是数值。

来源

2016-09-08 18:26:46 KDN

传递列表元素作为参考

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