[：]在numpy中的作用

Question

[:]在这个程序中扮演什么角色：

import numpy as np
l=np.array([[0,0,0,0],
            [4,5,6,7],
            [7,8,9,8]])
out[:]=np.nanstd(l, axis=0)
print(out)

如果我像这样编写代码的第三行（即，没有[:]）：

out=np.nanstd(l, axis=0)

我也会得到同样的结果。那么，[：]的作用是什么？它在什么情况下起作用？你知道吗

Answer 1

Jupyter/ipython会话维护包含历史的Out字典。但是Out[:]会给出一个错误。你知道吗

在新会话中，这将产生一个错误：

In [731]: out[:]=np.array([1,2,3])
....
NameError: name 'out' is not defined

但是如果我首先创建一个out，那么out[:]语法就起作用了

In [732]: out=np.array([1,2,3])
In [733]: out
Out[733]: array([1, 2, 3])
In [734]: out[:]=np.array([4,5,6])
In [735]: out
Out[735]: array([4, 5, 6])

第一个函数创建一个out变量，在本例中是一个数组。第二个将out中的值替换为新值。替换中的值数必须与原始的形状匹配。你知道吗

如果out最初是（或重新定义为）一个列表，[:]赋值也起作用，将所有值替换为新值（不必匹配）。你知道吗

In [736]: out=[1,2,3]
In [737]: out[:]=[4,5]
In [738]: out
Out[738]: [4, 5]

对于一个列表，out=...和out[:]=...非常相似，我们必须查看id(out)之前和之后才能注意到差异。你知道吗

但基本点是out = ...为变量分配一个新对象。out[:] = ...为现有对象指定新值。第二种情况下的确切操作取决于该对象的类。你知道吗