Python 3.5中random.choice存储值二次调用后被覆盖问题求助

看起来你遇到的问题主要有两个：一是变量引用导致的数组共享，二是如果要存储多次随机选择结果，需要正确生成独立的存储数组。我来一步步帮你解决：

首先分析你的代码问题 #

你写的masschoice = achoice是典型的numpy数组引用赋值——这时候masschoice和achoice指向的是同一个数组对象，后续任何对其中一个的修改都会同步到另一个，这可不是你想要的“分别存储不同数组的随机值”。

另外，如果你想用random.choice()存储多次选择的结果，直接赋值单个值会覆盖之前的内容，需要循环填充或者用更高效的numpy原生随机函数。

解决方案分两种场景 #

场景1：只需要从每个数组选一个值（单次选择） #

如果只是每次从三个数组各取一个随机值，不需要存储多次结果，直接单独赋值就行，根本不需要数组：

import numpy as np
import random

a_onc = np.array([1,2,3,4,5])
mass_onc = np.array([10,11,12,13,14,15])
age_onc = np.array([23,24,25,21,22,27])

# 每个变量单独存储一个随机值，互不干扰
achoice = random.choice(a_onc)
masschoice = random.choice(mass_onc)
agechoice = random.choice(age_onc)

场景2：需要存储多次随机选择的结果（比如选2次） #

如果你想保存多组随机值，推荐用numpy自带的np.random.choice()，它可以直接指定生成的样本数量，而且效率更高：

import numpy as np

a_onc = np.array([1,2,3,4,5])
mass_onc = np.array([10,11,12,13,14,15])
age_onc = np.array([23,24,25,21,22,27])

# 定义要生成的样本数量
num_samples = 2

# 每个数组独立生成指定数量的随机选择结果
achoice = np.random.choice(a_onc, size=num_samples)
masschoice = np.random.choice(mass_onc, size=num_samples)
agechoice = np.random.choice(age_onc, size=num_samples)

这样achoice就是一个长度为2的数组，每个元素都是从a_onc里随机选的，三个数组完全独立，不会互相覆盖。

如果你坚持要用标准库的random.choice()，那需要循环填充每个数组，并且要确保每个存储数组是独立创建的：

import numpy as np
import random

a_onc = np.array([1,2,3,4,5])
mass_onc = np.array([10,11,12,13,14,15])
age_onc = np.array([23,24,25,21,22,27])

num_samples = 2
# 每个存储数组单独创建，不要用赋值引用
achoice = np.zeros(num_samples)
masschoice = np.zeros(num_samples)
agechoice = np.zeros(num_samples)

# 循环填充每个位置的随机值
for i in range(num_samples):
    achoice[i] = random.choice(a_onc)
    masschoice[i] = random.choice(mass_onc)
    agechoice[i] = random.choice(age_onc)

关键提醒 #

numpy数组是可变对象，直接用=赋值是传递引用，不是复制数组。如果想复制数组，你可以用masschoice = achoice.copy()，但在你的场景里，直接创建新的空数组更合理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rob S