为何将NumPy数组存入字典后多变量指向同一内存块？

这是Python里的预期现象，你的操作确实有问题——直接用=赋值字典或numpy数组这类可变对象时，只是让新变量指向原对象的引用，不是创建独立的副本，所以三个变量最终都指向同一个字典和里面的numpy数组。

原因说明 #

Python中，字典、列表、numpy数组都是可变对象，赋值操作a = b不会复制整个对象，只是把a变成b的一个"别名"，两者共享同一块内存里的数据。比如你执行probabilities = bins后，probabilities和bins其实是同一个字典，修改probabilities里的数组，本质上就是修改bins里的数组；后续cumulativeDistributionFunction = probabilities同理，又多了一个指向同一字典的别名。

解决方法 #

要得到三个独立的变量，需要对字典和里面的numpy数组做深拷贝，确保每个层级的对象都是新的。有两种常用方式：

方式1：用copy.deepcopy（最省心）

导入copy模块后，直接对整个字典做深拷贝，它会递归复制所有嵌套的可变对象（包括里面的numpy数组）：

import numpy as np
import copy

# 初始化bins
bins = {
"Number 1": np.zeros(50, dtype=int),
"Number 2": np.zeros(50, dtype=int),
"Number 3": np.zeros(50, dtype=int),
"Number 4": np.zeros(50, dtype=int),
"Number 5": np.zeros(50, dtype=int)}

# 填充bins数据
for index, key in enumerate(bins.keys()):
    for numberDrawn in dataset[:, index]:
       bins[key][numberDrawn-1] += 1

# 深拷贝得到独立的probabilities
probabilities = copy.deepcopy(bins)
for key in probabilities.keys():
    probabilities[key] = probabilities[key]/probabilities[key].sum()

# 深拷贝得到独立的cumulativeDistributionFunction
cumulativeDistributionFunction = copy.deepcopy(probabilities)
for key in cumulativeDistributionFunction:
    for index, x in enumerate(cumulativeDistributionFunction[key]):
        if index == 0: 
            continue
        else:
            cumulativeDistributionFunction[key][index] += cumulativeDistributionFunction[key][index-1]

方式2：手动遍历拷贝（更灵活）

因为字典里的元素都是numpy数组，也可以手动遍历字典，对每个数组调用.copy()方法创建独立副本：

import numpy as np

# 初始化bins和填充数据部分同上...

# 手动拷贝字典和数组
probabilities = {k: v.copy() for k, v in bins.items()}
for key in probabilities.keys():
    probabilities[key] = probabilities[key]/probabilities[key].sum()

# 再次手动拷贝得到累积分布的字典
cumulativeDistributionFunction = {k: v.copy() for k, v in probabilities.items()}
for key in cumulativeDistributionFunction:
    for index, x in enumerate(cumulativeDistributionFunction[key]):
        if index == 0: 
            continue
        else:
            cumulativeDistributionFunction[key][index] += cumulativeDistributionFunction[key][index-1]

这样处理后，bins、probabilities、cumulativeDistributionFunction就是三个完全独立的字典，里面的numpy数组也各自占用独立内存，修改其中一个不会影响另外两个。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel B