更新for循环Python中的变量

Question

我正在研究一种幂方法的实现，来计算给定矩阵的主导特征向量和特征值。我没有张贴完整的代码，我有一个具体的问题，我不能理解。在

在下面的循环中，我通过将每个步骤的计算出的x分配给它来更新x0。这很好，但是，我需要计算每个步骤中x和{}之间的差异，并将它们保存在一个名为epsilon的变量中。在

由于x0赋值在epsilon计算之后出现在行中，所以我希望它能工作，但是在第一轮循环之后得到的epsilon是{}，原因是在每一步中{}和{}是相同的。在

我一直在想这件事，但如果你能告诉我我做错了什么，我会很感激的。在

for k in range(10):
    y = matprod.matvec(m, x0)
    normy = normvec.normvec(y)
    for i in range(len(y)):
        x[i] = y[i] / normy
        epsilon[i] = x[i] - x0[i]
    x0 = x
    print k, x, x0, normy, epsilon

Answer 1

由于x和x0是数组，因此得到一个错误。行x0 = x不复制数据，而是使x和{}都指向同一数据。第一次完成后，它们将保持不变。在

如果要将数据从x复制到x0，则应使用x0 = x[:]。slice语法（[:]）创建数据的一个副本，这样就可以了。在

Answer 2

这是Python中常见错误之一的结果。当我们有一个列表b并设置a=b时，我们并不是将a的每个值都设置为b的每个值。相反，我们将它们设置为相同的事物它们在记忆中是相同的位置。对其中一个的任何改变都会改变另一个。每当你有两个列表（或任何python对象）看起来总是一样的，或者一个对象在你不希望的时候发生了变化，你应该总是检查你是否做到了这一点。在

x0 = x[:]

如果是一张单子

^{pr2}$

如果是纽比的话。在

假设这些是numpy数组，您还可以通过设置

x = y/normy
epsilon = x-x0

而不是一个循环。它会更快，因为numpy已经过优化。在