Python函数为何修改全局变量？numpy数组传参作用域疑问

你的猜测完全正确——函数内的data和全局的data确实指向同一个numpy数组对象，再加上你用了*=这种原地修改可变对象的操作，才导致全局变量的内容被改变。

具体拆解原因：

• Python传递参数时，传递的是对象的引用。调用function(data, mask)时，函数的参数data拿到的是全局data的引用，两者指向同一个numpy数组实例。你可以在函数内和全局代码里分别打印id(data)，会看到输出的内存地址完全一致，这就是最好的证明。
• numpy数组属于可变对象（和Python列表是同一类，和整数、字符串这类不可变对象不同）。对于可变对象，像*=这种原地赋值操作，会直接修改对象本身的内容，而不是创建一个新的对象返回。所以函数里的修改会直接作用到原数组上。
• 反过来，如果data是不可变对象（比如整数），执行data *= mask会创建新的对象，函数内的修改就不会影响外部的全局变量。

举个简单的对比例子，把numpy数组换成整数试试：

def function(data, mask):
    data *= mask

data = 5
function(data, 2)
print(data)  # 输出还是5，因为整数是不可变对象，函数内创建了新对象

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mmonti