为什么对numpy数组元素调用id()函数会返回不同结果？

问题原因说明 #

你遇到的id不一致问题是numpy数组的底层存储机制和Python原生对象的差异导致的，核心原因如下：

• Python原生嵌套列表的每个元素本身就是独立的Python对象，列表仅存储这些对象的引用，你多次访问list[0][0]拿到的都是同一个对象，id值自然相同。
• numpy数组是连续存储的同类型原始数值，并没有给每个元素单独创建对应的Python对象，你每次执行a[0][0]时，numpy都会临时生成一个新的Python int包装对象来承载底层的原始值，这个临时对象在使用完成后就会被回收，两次调用生成的是不同的临时对象，因此id值不一样。

你可以通过下面的代码验证这个逻辑：

import numpy as np
a = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])

# 把临时生成的包装对象赋值给变量持有，多次取同一个变量的id会一致
val = a[0][0]
print(id(val))
print(id(val))

# 重新取数组元素会生成新的包装对象，id和之前的val不同
print(id(a[0][0]))

如果需要查看numpy数组对应位置底层原始值的真实内存地址，可以使用a[0,0].__array_interface__['data'][0]，同一个位置的该值是固定不变的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者4cket