Ответ 1
Объекты в python (и большинстве основных языков) передаются в качестве ссылки.
Если мы возьмем numpy, например, "новые" массивы, созданные путем индексирования существующих, представляют собой только виды оригинала. Например:
import numpy as np
>>> vec_1 = np.array([range(10)])
>>> vec_1
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> vec_2 = vec_1[3:] # let vec_2 be vec_1 from the third element untill the end
>>> vec_2
array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> vec_2[3] = 10000
array([3, 4, 5, 10000, 7, 8, 9])
>>> vec_1
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 10000, 7, 8, 9])
У Numpy есть удобный способ помочь с вашими вопросами, называемый may_share_memory (obj1, obj2). Итак:
>>> np.may_share_memory(vec_1, vec_2)
True
Просто будьте осторожны, потому что метод возвращает ложные срабатывания (хотя я никогда не видел его).
На SciPy 2013 был учебник по numpy (http://conference.scipy.org/scipy2013/tutorial_detail.php?id=100). В конце парень говорит немного о том, как numpy обрабатывает память. Смотрите его.
Как правило, объекты почти никогда не передаются как значение по умолчанию. Даже те, которые инкапсулированы на другой объект. Другой пример, когда список совершает экскурсию:
Class SomeClass():
def __init__(a_list):
self.inside_list = a_list
def get_list(self):
return self.inside_list
>>> original_list = range(5)
>>> original_list
[0,1,2,3,4]
>>> my_object = SomeClass(original_list)
>>> output_list = my_object.get_list()
>>> output_list
[0,1,2,3,4]
>>> output_list[4] = 10000
>>> output_list
[0,1,2,3,10000]
>>> my_object.original_list
[0,1,2,3,10000]
>>> original_list
[0,1,2,3,10000]
Жутко, да? Используя символ назначения ( "=" ) или возвращающий один в конце функции, вы всегда будете создавать указатель на объект или его часть. Объекты дублируются, когда вы явно делаете это, используя метод копирования, например some_dict.copy, или массив [:]. Например:
>>> original_list = range(5)
>>> original_list
[0,1,2,3,4]
>>> my_object = SomeClass(original_list[:])
>>> output_list = my_object.get_list()
>>> output_list
[0,1,2,3,4]
>>> output_list[4] = 10000
>>> output_list
[0,1,2,3,10000]
>>> my_object.original_list
[0,1,2,3,10000]
>>> original_list
[0,1,2,3,4]
Получил?