numpy.array存储自定义类对象时所有元素值相同的问题如何解决

你在循环外仅实例化了1个value类对象val，后续循环中调用initialize方法都是修改这同一个对象的属性，numpy数组存储的是该对象的引用，因此数组所有位置的元素都指向同一个内存地址的对象，最终所有元素的属性都会和最后一次修改的属性保持一致。该问题属于Python对象引用的通用逻辑问题，和numpy数组本身无关，用普通Python列表做同样操作也会出现相同异常。

每次循环都创建新的value类实例即可，修改后的完整代码如下：

import numpy as np

class value:
  def store(self,jobid,deadline,profit):
    self.job = jobid
    self.deadline = deadline
    self.profit = profit

  def initialize(self):
    job = input()
    deadline = int(input())
    profit= int(input())
    self.store(job,deadline,profit)


def disp(arr,n):
  for i in range(n):
    print(str(arr[i].job)+" "+str(arr[i].deadline)+" "+str(arr[i].profit))


n=2
arr = np.array([None for i in range(n)])

for i in range(n):
  # 每次循环新建独立的value实例
  val = value()
  val.initialize()
  arr[i]=val

disp(arr,n)

修改后运行代码即可得到期望输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PlanetX