通過更改一個陣列中的值，它會自動更改另一個陣列中的值。如何避免這種情況發生？

我創建了一個遺傳演算法來從父母那里創造孩子。在演算法開始時，會創建一個隨機作業負載（子陣列的陣列）。作業量 L=2，種群大小 N=30，InputsNumber=3，突變率 m=0.05。然后我對總體進行一些分數計算，以選擇得分最高的 2 個作業負載（父母）。現在新的人口只是父母。之后形成兩個父母，我創建具有交叉功能和變異功能的孩子，并將孩子與父母一起添加到人口中。現在我做了 10 次同樣的事情，每次我從人群中挑選出兩個最好的作為父母。現在的問題是，當我在變異函式中更改子項值時，父母突然將其值更改為子項值。如何避免這種情況？父母在我呼叫突變（）函式之前是正確的，在他們改變突變函式之后是正確的。我不明白為什么會這樣。請幫我找出為什么會這樣！

這是一個示例輸出：https ://ibb.co/m5T0hSq

父或子陣列示例：[[0 0 0],[0 0 0]] 父或子陣列示例：[ [[0 0 0],[0 0 0]], [[0 0 0],[0 0 0]]]

def generateRandomWorkload(inputsNumber, L, N):
   global population
   individualWorkload = []
   for n in range(N):
      for i in range(L):
         individual = [0 for _ in range(len(inputsNumber))]
         individualWorkload.append(individual)

      population.append(individualWorkload)
      individualWorkload = []


def crossover(L):
   global parents, children

   children = []

   for i in range(2):
      C = random.randint(0, 1)
      R = random.randint(0, L)
      if C == 0:
         child = parents[0][0:R]   parents[1][R:L]
         children.append(child)
      elif C == 1:
         child = parents[1][0:R]   parents[0][R:L]
         children.append(child)

return children


def mutation(mutation_rate):
   global children

   for i in range(len(children)):
      for j in range(len(children[i])):
         for k in range(len(children[i][j])):
            r = random.uniform(0, 1)
            if r <= mutation_rate:
               children[i][j][k] = 1 - children[i][j][k]

return children


def geneticAlgorithm(inputsNumber, L, N):
   global parents, children, population


   generateRandomWorkload(inputsNumber, L, N)
   print("SEED POPULATION: ", population, "\n \n")

   for generation in range(10):
       print(bcolors.OKGREEN   "MEASUREMENTS OF ", generation 1, " GENERATION"   bcolors.ENDC)
       for individualWorkload in population:
           ### HERE I CALCULATE SOME SCORES (scoreI) ###

       # Parents
       print("PARENTS SELECTION... \n")
       scoreI.sort(key=lambda x: x[1])
       parents = [scoreI[-1][0], scoreI[-2][0]]
       population = [parents[0], parents[1]]
       print("SELECTED PARENTS: \n", parents, "\n")
       print("PARENTS IN POPULATION:", population)

       # Crossover
       print("BEGIN CROSSOVER... \n")
       print("PARENTS: ", parents)
       children = crossover(L)
       print("CROSSOVER CHILDREN:\n", children, "\n")

       # Mutation
       print("BEGIN MUTATION...\n")
       print("PARENTS: ", parents)
       children = mutation(0.05)
       print("MUTATION CHILDREN:\n", children, "\n")

       # New population
       population.append(children[0])
       population.append(children[1])

       print("PARENTS: ", parents)
       print("NEW POPULATION: \n", population, "\n")

uj5u.com熱心網友回復：

如果我理解正確，這是由于 python 中稱為可變性的東西。

我還沒有真正研究過它，但是我相信它源于 C 指標，因為 python 是用 C 撰寫的并且與 C 代碼有很好的集成（例如查找 CPython）。

基本上，這意味著當你說：

listB = listA

listA并且listB實際上是同一個串列，因為它們實際上不是一個串列，而是一個指向特定記憶體地址的數字。

你可以通過許多不同的方式解決這個問題

1. 深拷貝

from copy import deepcopy

listB = deepcopy(listA)

2. 陣列切片

listB = listA[::]

3. 使用 for 回圈進行迭代（我不推薦它，但在這里）

listB = []
for element in listA:
    listB.append(element)

您也可以快速谷歌搜索以了解更多資訊，這些只是我現在能想到的一些選項。

uj5u.com熱心網友回復：

也許按地址和按值混淆副本？使用陣列時不要直接做作，因為它們是鏈接的。

“使用 copy() 函式是 Python 中復制陣列的另一種方式。在這種情況下，從原始陣列創建一個新的陣列物件，這種型別的復制稱為深拷貝。如果在原始陣列中修改了任何值或復制的陣列，那么它不會在另一個陣列上創建任何更改。”

uj5u.com熱心網友回復：

將陣列復制到另一個陣列時，僅使用等號不會復制值，但會復制此值所在的位置，因此會出現正在復制的陣列，但如果嘗試更改陣列，它將改變兩者。為避免發生這種情況，請遍歷陣列中的每個元素并單獨復制該值

標籤：Python数组

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