注：原创
研究目的：研究Python中函数的传参方式：传值、传地址
研究对象：Python的list和Numpy的array

准备工作：导入numpy和定义函数

代码：

import numpy as np

# ----------------------函数：传值，传地址研究---------------
def funtest(array1):
    array1[0]=0 # 传进来的list是地址，不是值
    array2 = array1 # list直接赋值也是赋地址
    array2[1]=-1 # 因此该操作也会使array1改变
    array3 = array1.copy() # 这样才不是传地址，改变array3中的元素不影响array1，但是改变array3[3]中元素影响array1
    array3[2]=-2

    #
    array1[3][0]=0
    array2[3][1]=-1
    array3[3][2]=-2

研究1

测试代码：

    # python 自带list研究1
    print('study1')
    ar = [1,2,3,[1,2,3]] # ar为list类型，ar[3]也为list类型
    print(ar)
    funtest(ar) #
    print(ar)

结果：

study1
[1, 2, 3, [1, 2, 3]]
[0, -1, 3, [0, -1, -2]]

结论：
list作为参数传到函数里，是传了list的地址

研究2

测试代码：

    # python 自带list研究2
    print('study2')
    ar = [1, 2, 3, [1, 2, 3]]  # ar为list类型，ar[3]也为list类型
    print(ar)
    funtest(ar.copy())  #
    print(ar)

结果：

study2
[1, 2, 3, [1, 2, 3]]
[1, 2, 3, [0, -1, -2]]

结论：
1、list的copy()作为参数传到函数里，是传了list中元素的值
2、list[3]中存储的是另一个list的地址，并不是另一个list的值

研究3

测试代码：

    # numpy数组：array研究1
    print('study3')
    ar = [[1], 2, 3, [1, 2, 3]]
    ar = np.array(ar)
    print(ar)
    funtest(ar.copy())  #
    print(ar)

结果：

study3
[list([1]) 2 3 list([1, 2, 3])]
[list([1]) 2 3 list([0, -1, -2])]

结论：
1、当numpy的array不是方阵时，其作为参数传递到函数里的传参方式与python自带的list类似
2、此时ar的类型为ndarray，但是ar[0]和ar[3]的类型是list，不是ndarray

研究4

测试代码：

    # numpy数组：array研究2
    print('study4')
    ar = [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]
    ar = np.array(ar)
    print(ar)
    funtest(ar.copy())  # 此时funtest里的任何改动不影响ar
    print(ar)

结果：

study4
[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]
[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]

结论：
1、当numpy的array是方阵时，其copy()作为参数传递到函数里的传参方式是传值，此时funtest里的任何改动不影响ar
2、此时ar的类型为ndarray，同时ar[0]和ar[3]的类型也是ndarray，不再是list

完整代码：

import numpy as np

# ----------------------函数：传值，传地址研究---------------
def funtest(array1):
    array1[0]=0 # 传进来的list是地址，不是值
    array2 = array1 # list直接赋值也是赋地址
    array2[1]=-1 # 因此该操作也会使array1改变
    array3 = array1.copy() # 这样才不是传地址，改变array3中的元素不影响array1，但是改变array3[3]中元素影响array1
    array3[2]=-2

    #
    array1[3][0]=0
    array2[3][1]=-1
    array3[3][2]=-2

if __name__ == '__main__':

    # python 自带list研究1
    print('study1')
    ar = [1,2,3,[1,2,3]] # ar为list类型，ar[3]也为list类型
    print(ar)
    funtest(ar) #
    print(ar)

    # python 自带list研究2
    print('study2')
    ar = [1, 2, 3, [1, 2, 3]]  # ar为list类型，ar[3]也为list类型
    print(ar)
    funtest(ar.copy())  #
    print(ar)

    # numpy数组：array研究1
    print('study3')
    ar = [[1], 2, 3, [1, 2, 3]]
    ar = np.array(ar)
    print(ar)
    funtest(ar.copy())  #
    print(ar)

    # numpy数组：array研究2
    print('study4')
    ar = [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]
    ar = np.array(ar)
    print(ar)
    funtest(ar.copy())  # 此时funtest里的任何改动不影响ar
    print(ar)

完整输出：

study1
[1, 2, 3, [1, 2, 3]]
[0, -1, 3, [0, -1, -2]]
study2
[1, 2, 3, [1, 2, 3]]
[1, 2, 3, [0, -1, -2]]
study3
[list([1]) 2 3 list([1, 2, 3])]
[list([1]) 2 3 list([0, -1, -2])]
study4
[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]
[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]