Python函数调用后原numpy数组变量值改变的原因咨询

核心原因：Python的参数传递规则 #

Python采用传对象引用的方式传递参数：

• 当你把numpy数组x传入model函数时，参数aux并不是x的副本，而是指向同一个数组对象的引用。
• numpy数组属于可变对象，如果在函数内部直接修改对象的元素（比如aux[i] = ...），本质上是修改了内存中同一个数组的内容，所以原变量x的值也会跟着改变。
• 你熟悉的Fortran、Matlab默认会对输入参数做复制（传值语义），C/C++默认也是传值，所以原变量不会被函数内的操作修改，这就是你没遇到过这种情况的原因。

另外，你的函数最后返回aux，而aux和x指向同一个对象，所以output和x自然完全相同。

解决方法：避免修改原数组 #

有几种方式可以保证原数组x不被修改：

1. 在函数内部创建数组副本

修改model函数，先复制输入数组，再修改副本：

import numpy as np

def model(aux):
    # 创建输入数组的副本
    aux_copy = aux.copy()
    for i in range(len(aux_copy)):
        aux_copy[i] = np.sin(aux_copy[i]) + 1
    return aux_copy

length = 5
x = np.linspace(0,1,length)

print('X variable BEFORE the function call')
print(x)

output = model(x)

print('X variable AFTER the function call')
print(x)

print('Output variable AFTER the function call')
print(output)

2. 调用函数时传入数组副本

不需要修改函数，调用时传入x的副本：

output = model(x.copy())

3. 使用numpy向量化操作（更简洁高效）

numpy的向量化操作会返回新数组，不会修改原数组，同时还能去掉循环：

import numpy as np

def model(aux):
    return np.sin(aux) + 1

length = 5
x = np.linspace(0,1,length)

print('X variable BEFORE the function call')
print(x)

output = model(x)

print('X variable AFTER the function call')
print(x)

print('Output variable AFTER the function call')
print(output)

以上三种方式运行后，x都会保持调用前的原始值，output是独立的新数组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrey Vlasenko