Python和C++赋值共享内存、Python函数传址传值、一些其他的遇到的bug

1、Numpy共享内存的情况：

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = array1
array2[0] = 0       # array1也会跟着改变，就地操作
array2 = array2 * 2 # array2不会跟着改变，属于非就地操作，会创建一个新的地址给array2

array2 = array1[:]

array2 = array1.view()
array2 = array1.reshape((3, 1))

使用array.copy() 创建深拷贝以避免这种问题

非就地操作：会创建一个新的数组，并将其赋值给 array2（指向的地址发生改变）。在这种情况下，array2 将引用一个新的数组，原来的 array2 不再共享原始的内存。如下，都不会影响到array1：

array2 = -array1 # 有运算时不共享（会创建一个新的数组给array2）
array2[0] = 0    # array1不会跟着改变

array2 = array1		# 共享内存
array2 = array2 + 1 # array1不会改变（此时创建一个新的数组给array2）。但array2 += 1会影响array1，自增是就地（in-place）操作

array2 = array1
array2[0] = -array2[0] # 就地操作，1会改
array2[:] = -array2[:] # 就地操作，1会改
array2 = -array2       # 非就地操作，1不改

2、pytorch共享内存的情况：

和Numpy完全一样

tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = tensor1
tensor2[0] = 0 # tensor1也会跟着改变

tensor2 = tensor1.view(-1)

tensor2 = tensor1.detach()

使用tensor.clone()创建深拷贝以避免这种问题

3、Eigen中共享内存的情况：

Eigen::MatrixXd matrix1 = Eigen::MatrixXd::Random(3, 3);
Eigen::MatrixXd matrix2 = matrix1.block(0, 0, 2, 2);

Eigen::ArrayXd array1 = Eigen::ArrayXd::Random(5);
Eigen::ArrayXd array2 = array1.segment(1, 3);

直接进行赋值不会共享内存：

Eigen::VectorXd vector1 = Eigen::VectorXd::Random(5);
Eigen::VectorXd vector2 = vector1; // 不共享内存，vector2更改不影响vector1

4、List中共享内存的情况

Python当向列表中添加一个元素时，列表会存储对该元素的引用

a = np.array([1, 2, 3])
list_a = [a]
a[0] = 0 # list_a也会改变

C++中std::vector不会有这种情况：

int main() {Eigen::Vector3d A(0,0,0);std::vector<Eigen::Vector3d> vector_A;vector_A.push_back(A);A(0) = 1;	// vector_A不改std::cout << vector_A[0].transpose() << std::endl;return 0;
}

4、默认拷贝构造函数

C++是浅拷贝，如果有指针会有问题，但没指针的话没啥问题：

#include <iostream>class MyClass {
public:int value;MyClass(int v) : value(v) {}
};int main() {MyClass A(5);MyClass B = A; B.value = 10;std::cout << "修改后的 A 的值：" << A.value << std::endl; // 输出 5std::cout << "修改后的 B 的值：" << B.value << std::endl; // 输出 10return 0;
}

Python当将一个对象赋值给另一个对象时，实际上是创建了对同一个对象的引用

import numpy as npclass MyClass:def __init__(self, num):self.int = numA = MyClass(1)
B = A
B.int = 10 	# A也会被改print(id(A))
print(id(B)) # 地址是一样的！
print("A.array:", A.int)
print("B.array:", B.int)

5、Python函数的传址和传值

不可变对象（如数字、字符串、元组）：
当你传递不可变对象给函数时，函数内部对参数的任何修改都不会影响原始对象，类似于值传递的行为。
可变对象（如列表、字典、集合、np.array、torch.tensor）：
当你传递可变对象给函数时，函数内部对参数的修改会影响原始对象，类似于引用传递的行为。

import numpy as np
import torchdef modify_immutable(x):x = 100def modify_mutable(lst):lst.append(4)def modify_array(arr):arr[0] = 100def modify_tensor(tensor):tensor[0] = 100a = 3
print("函数调用前的值:", a)
modify_immutable(a)
print("函数调用后的值:", a)  # 不会改变lst = [1, 2, 3]
print("函数调用前的列表:", lst)
modify_mutable(lst)
print("函数调用后的列表:", lst)	# 会改变original_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("调用函数前的原始数组:", original_array)
modify_array(original_array)
print("调用函数后的原始数组:", original_array)	# 会改变original_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print("调用函数前的原始 Tensor:", original_tensor)
modify_tensor(original_tensor)
print("调用函数后的原始 Tensor:", original_tensor)	# 会改变