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Python函數(shù)傳參是傳值還是傳址

來(lái)源:千鋒教育
發(fā)布人:syq
時(shí)間: 2022-09-07 17:19:06 1662542346

  今天在編寫python粒子群尋優(yōu)時(shí),在定義計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)中,我將適應(yīng)度先初始化為每個(gè)粒子位置X(ndarray)的第一個(gè)參數(shù),然后通過(guò)索引使一些粒子的適應(yīng)度改為-1000。

  但是發(fā)現(xiàn)結(jié)果總是不收斂,而且跳來(lái)跳去,仔細(xì)調(diào)試了一會(huì)才發(fā)現(xiàn)問(wèn)題出在傳參上,還是基礎(chǔ)掌握的不牢固。

  在fitness = X[:, 0]這一句中,python實(shí)際上并未分配新的內(nèi)存空間給變量fitness,而是將fitness作為引用指向X[:, 0]所在內(nèi)存地址,于是在通過(guò)索引修改fitness的值時(shí),粒子的位置X也受到修改,因此造成結(jié)果不對(duì)。

  所以在用numpy中的深拷貝.copy()代替直接賦值=后,即fitness = (X[:, 0]).copy(),問(wèn)題得到解決。

  一般來(lái)說(shuō):

  如果函數(shù)收到的是一個(gè)可變對(duì)象(比如字典或者列表)的引用,就能修改對(duì)象的原始值。

  如果函數(shù)收到的是一個(gè)不可變對(duì)象(比如數(shù)字、字符或者元組)的引用,就不能直接修改原始對(duì)象。

  通過(guò)搜索:

在python中,不可變對(duì)象是共享的,創(chuàng)建可變對(duì)象永遠(yuǎn)是分配新地址

  有以下例子供思考:

  我們將a, b都賦值為1,可以看到a, b的地址相同,這時(shí)如果我們將b+1:

  此時(shí)b與c的地址相同,即不可變對(duì)象的值是共享的。程序只會(huì)在第一次給2分配內(nèi)存地址,之后再創(chuàng)建值為2的變量時(shí),都會(huì)指向內(nèi)存中同一個(gè)2,而不是重新分配一個(gè)內(nèi)存地址寫入2。

  但是對(duì)于可變對(duì)象,即使兩個(gè)變量的值相同,其內(nèi)存也會(huì)不同:

  我們可以觀察到,對(duì)于c = c + [3],程序重新分配了內(nèi)存空間,符合創(chuàng)建可變對(duì)象永遠(yuǎn)是分配新地址。而對(duì)列表a使用內(nèi)置方法pop后,即使列表內(nèi)容修改,地址也不會(huì)改變,不像第一個(gè)例子將b修改為2后b的地址也發(fā)生改變。同樣對(duì)于直接修改列表中的值也一樣,也就是我一開始碰到的問(wèn)題。

  參考得:

  對(duì)于int, float, bool, str, tuple等不可變對(duì)象,變量值的改變本質(zhì)上是該引用變量指向的改變,而原來(lái)那塊內(nèi)存的值是不變的。

  可變對(duì)象的改變?yōu)樵瓋?nèi)存處值的改變,對(duì)于一個(gè)列表a,如果將其直接賦值給b,則a與b同時(shí)引用一個(gè)列表,一方改變,兩者同變。

  但是注意列表的這個(gè)改變應(yīng)該限于內(nèi)置方法以及通過(guò)索引修改列表內(nèi)單元的值(?),就是因?yàn)閯?chuàng)建可變對(duì)象永遠(yuǎn)是分配新地址,如下面例子:

  總結(jié):

我們沒(méi)有必要去討論函數(shù)傳參是傳值還是傳址,我們只需要注意傳給函數(shù)可變對(duì)象(比如字典或者列表)的引用,就會(huì)有破壞對(duì)象的原始值的風(fēng)險(xiǎn),就像C++中將數(shù)組地址傳給函數(shù)一樣。其次我們需要記住:在python中,不可變對(duì)象是共享的,創(chuàng)建可變對(duì)象永遠(yuǎn)是分配新地址!

所以最開始的那個(gè)問(wèn)題,我們甚至可以通過(guò)fitness = X[:, 0] * 1來(lái)代替深拷貝.deep(),因?yàn)榇藭r(shí)fitness已經(jīng)指向新的地址。

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