如何批量修改变量集合？实现多numpy数组cumsum操作的可行语法

你原来的循环写法无法生效，本质是Python的变量绑定规则导致的：

• 执行for a in [a1,a2,a3,a4]时，仅会在每次迭代开始的瞬间，把列表里存储的原数组引用赋值给临时变量a。这个a是独立于外部a1/a2/a3/a4的临时名字。
• 循环内的a = a.cumsum()，本质是把临时变量a重新绑定到cumsum返回的新数组对象上。这个过程完全不会改动两个核心内容：
  • 外部的a1/a2/a3/a4变量仍然指向最初的原始数组
  • 循环开头构造的列表内存储的引用，也仍然指向最初的原始数组

举个简单的验证，哪怕操作的是可变对象，只要是循环内的重新赋值，就不会生效：

a1 = [1,2,3]
a2 = [4,5,6]
for a in [a1, a2]:
    a = a + [99] # 生成新列表，给临时a重新绑定
print(a1) # 输出[1,2,3]，完全没有变化

• 关于“是否无论列表内的对象是否可变，这类循环赋值都无法批量修改原变量”：完全成立。只要在循环体里用a = 新值的形式做重新绑定，不管a原本指向的是可变的numpy数组、列表，还是不可变的整数、字符串，都不可能修改循环外的原变量。因为赋值操作只改变临时变量a的指向，根本不操作原对象的内存内容。
• 关于“如果调用原地修改接口，这类循环写法是否能正常工作”：你的推测是正确的。只要循环内的操作是直接修改a指向的原对象的内存内容，而不是给a重新绑定新对象，原变量就会被正常更新。比如对数组做a *= 2、对列表做a.append(1)这类原地操作，循环执行后原变量的值都会同步变化。

• 最推荐方案：统一用列表存储所有数组
  尽量不要零散定义a1/a2/a3/a4这类独立变量，初始化阶段就把所有数组装入列表，循环时直接更新列表对应位置的元素引用，可读性和可维护性最高：

  import numpy as np
  # 初始化阶段统一存储
  arrs = [
      np.array([1,2,3]),
      np.array([4,5,6]),
      np.array([7,8,9]),
      np.array([10,11,12])
  ]
  # 循环更新列表内的元素引用
  for idx in range(len(arrs)):
      arrs[idx] = arrs[idx].cumsum()
  

• 兼容零散变量写法的方案：利用cumsum的out参数实现原地修改
  numpy的cumsum原生支持指定输出缓冲区，可以直接把结果写回原数组的内存空间，不需要生成新对象。这时候即使保留原来的循环列表写法，也能正常生效：

  a1 = np.array([1,2,3])
  a2 = np.array([4,5,6])
  a3 = np.array([7,8,9])
  a4 = np.array([10,11,12])
  
  for a in [a1, a2, a3, a4]:
      np.cumsum(a, out=a) # 结果直接写入a指向的原数组内存，无新对象生成
  

• 不推荐的特殊场景写法：直接操作命名空间
  如果因为历史代码耦合问题，必须保留a1/a2/a3/a4这类零散变量名，可以直接读写对应作用域的命名空间字典，循环更新变量绑定。但这种写法可读性差，容易出现变量名拼写错误的问题，仅适合特殊兼容场景，不推荐常规使用：

  # 全局作用域下的写法，局部作用域可以用locals()替代
  for var_name in ['a1', 'a2', 'a3', 'a4']:
      globals()[var_name] = globals()[var_name].cumsum()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michal Kaut