numpy数组拷贝地址所引起的同步替换问题怎么解决

问题描述

在使用numpy数组的过程中，我们有时候需要对一个已有的数组进行拷贝（或者截取），然后对这个拷贝数组进行一系列的操作，然后再将其赋值给原数组，以此达到更新原数组的目的。但是，这样做会引起一个问题：如果对拷贝的数组进行了改动，原数组同时也会被改动，这样就会引起同步替换的问题。下面我们来具体解释一下。

import numpy as np

# 创建一个ndarray
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将ndarray进行切片操作，相当于对原数组进行了拷贝操作
b = a[:]

# 对拷贝数组进行改动
b[0] = 0

# 输出原数组的值
print(a) # 输出[0, 2, 3, 4, 5]

问题分析

以上的代码，我们首先创建了一个ndarray，然后对其进行切片操作，相当于生成了一个新的b数组，同时a数组和b数组是完全独立的，它们的物理存储空间不同。因此，当我们对b进行改动时（此处是将第一个元素赋值为0），a数组不会受到任何影响。但是，如果我们进行如下操作：

import numpy as np

# 创建一个ndarray
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将ndarray进行赋值操作，相当于对原数组进行了拷贝操作
b = a

# 对拷贝数组进行改动
b[0] = 0

# 输出原数组的值
print(a) # 输出[0, 2, 3, 4, 5]

这里我们对a数组进行了赋值操作，由于赋值操作只是对a数组进行了另一个变量名的赋值，并没有进行拷贝操作，所以b数组和a数组是共享存储空间的，它们指向同一块物理内存。因此，当我们对b进行改动（此处是将第一个元素赋值为0）时，实际上是对a数组进行了改动，导致原数组的值也被改动，这就是同步替换的问题。

问题解决

既然我们已经明确了同步替换问题的原因，那么我们也可以采取一些具体的方式来解决这个问题。

1. 使用ndarray的copy()函数或者deepcopy()函数进行数组的拷贝

使用ndarray的copy()函数或者deepcopy()函数可以创建一个完全独立的新数组，此时我们对新数组的任何修改都不会对原数组造成影响。

import numpy as np

# 创建一个ndarray
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将ndarray进行拷贝操作
b = a.copy()

# 对拷贝数组进行改动
b[0] = 0

# 输出原数组的值
print(a) # 输出[1, 2, 3, 4, 5]

2. 使用ndarray的view()函数进行数组的拷贝

使用ndarray的view()函数可以创建一个共享原数组数据的新数组，但是这个新数组的物理存储空间是独立的。这样我们就可以在原数组的基础上创建一个新数组，实现对原数组的拷贝，而且对新数组的任何修改都不会对原数组造成影响。

import numpy as np

# 创建一个ndarray
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将ndarray进行拷贝操作
b = a.view()

# 对拷贝数组进行改动
b[0] = 0

# 输出原数组的值
print(a) # 输出[0, 2, 3, 4, 5]

总结

在日常的代码编写过程中，如果我们使用的是numpy数组，那么在进行拷贝操作时，一定要注意是否会出现同步替换的问题。如果直接对数组进行赋值操作，那么赋值的新数组和原数组会共享存储空间，此时我们对新数组的修改会同时作用于原数组。如果需要对数组进行修改操作，那么我们可以使用copy()函数或者deepcopy()函数创建一个完全独立的新数组，或者使用view()函数在原数组的基础上创建一个共享数据但是独立存储的新数组，这样就可以避免同步替换问题的出现。