为什么添加和分配（+ =）与numpy.ndarrays奇怪行为？

Question

考虑以下Python代码：

import numpy 

a = numpy.random.rand(3,4) 
b = numpy.random.rand(3,4) 

c = a 
c += b 

c/2. - (a + b)/2. 

最后一行的结果是不用零的阵列。但是，如果我这样做：

d = a 
d = d + b 

d/2. - (a + b)/2. 

然后结果为0，如预期。这对我来说看起来很奇怪，有谁能解释这种行为吗？对于numpy数组，使用+=, /=, ...是否明智？谢谢！

（这仅是一个小例子，我必须添加几个阵列。）

Answer 1

操作+=就位。这意味着它会在第一个示例中更改数组a的内容！

操作c=a使得c指向与a完全相同的数据。做c += b也增加b到a。

操作d = a也使d指向a。但d = d + b然后在内存中分配一个新点到01​​，然后将d引用到这个新点。

正如你所看到的，差异是非常重要的！对于许多算法，您可以利用这些属性中的任何一个来获得效率，但始终需要谨慎。

请参阅here了解教程，here了解深度SO问题。

Answer 2

因为行c = a只会使c指向a。它不会复制一个。然后c += b也增加了一个。

要添加几个数组，您必须直接执行或使用sum函数。

c = a + b 
c = sum([a, b]) 
c = numpy.sum([a, b], axis=0) 

或复制的阵列第一：

c = a.copy() 
c += b 

Answer 3

那是因为当你这样做：

c = a 

从此，a和c是同一个对象。所以后，

c += b 

你还有c == a