为何NumPy减法赋值运算符会修改引用对象？

先看你给出的示例代码：

import numpy as np
np1 = np.array([1])
np2 = np1
np2 -= 2
print(np1)

np3 = np.array([1])
np4 = np3
np4 = np4 - 2
print(np3)

输出结果：

[-1]
[1]

造成这种差异的核心原因是原地操作与新对象创建的区别：

• 当执行np2 = np1时，np2和np1指向的是同一个NumPy数组对象（NumPy数组属于可变对象），并没有生成原数组的副本。
• -=是原地赋值运算符，它会直接在当前数组的内存空间上修改数据，不会创建新的数组对象。所以np2的修改会直接作用在它和np1共同指向的数组上，因此np1的输出也会变为[-1]。
• 而np4 = np4 - 2这类显式减法运算，NumPy会生成一个全新的数组对象来存储运算结果，随后将np4的引用指向这个新对象。原有的np3仍然指向最初创建的数组，所以np3的输出保持[1]不变。

你可以通过id()函数验证内存地址的变化，更直观地理解这个过程：

import numpy as np
np1 = np.array([1])
np2 = np1
print(id(np1), id(np2))  # 输出相同内存地址，说明指向同一对象
np2 -= 2
print(id(np1), id(np2))  # 地址不变，证明是原地修改

np3 = np.array([1])
np4 = np3
print(id(np3), id(np4))  # 初始地址相同
np4 = np4 - 2
print(id(np3), id(np4))  # 地址不同，np4已指向新对象

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MPIchael