简介：越来越多的人要在学习工作中用到『编程』这个工具了，其中很大一部分人用的是Python。大部分人只是做做简单的科研计算、绘图、办公自动化或者爬虫，但—— 这就不需要理解「指针与面向对象」了吗？ 在我看来，新手或外行朋友也需要简单地理解「对象」概念，本文将先演示一个反例（告诉你不理解将多么容易犯错误），然后浅显地介绍一下「对象」。
一个简单的 numpy 反例
我们以 Python 中最常用的矩阵与代数库 numpy 为例。
import numpy as np
复制代码我们现在定义一个长度为 3 的向量 vec_origin ，其中存放 1,2,3 。然后我们打印一下看看。
vec_origin = np.array([1, 2, 3])
print(vec_origin)
复制代码打印结果如下。
[1 2 3]
复制代码假如我们需要复制一下向量 vec_origin ，那么，“自然”是做个等号。如下。然后打印一下。
vec_copy = vec_origin
print(vec_copy)
复制代码输出结果为如下。
[1 2 3]
复制代码接下来， vec_origin 与 vec_copy 将参与不同的运算任务，其将被加减乘除，还有 赋值 。问题就出在了，如果我们为 vec_copy 赋值，那么 vec_origin 的值也将被改变。不信你试试下面的代码。
print("vec_origin", vec_origin)
print("vec_copy", vec_copy)
vec_copy[0] = 9
print("我们只改变了 vec_copy 的值，但是：")
print("vec_origin", vec_origin)
print("vec_copy", vec_copy)
复制代码输出结果如下。
vec_origin [1 2 3]
vec_copy [1 2 3]
我们只改变了 vec_copy 的值，但是：
vec_origin [9 2 3]
vec_copy [9 2 3]
复制代码但是，vec_origin 的值也跟着改变了。这是为什么呀！
要知道，我们对变量赋值与复制，是不会改变原值的呀！如下。
a = 1
b = a
print(a) # 1
print(b) # 1
b = 9
print(a) # 1
print(b) # 9
复制代码numpy 中的矩阵/向量，是个对象
对于 numpy 来讲，我们声明的矩阵或者向量，并不是一个“数字”那么简单，而是一个有「身份证」的『对象』。
一个对象可以有多个名字，但身份证只能有一个。换句话说，身份证才是唯一标识。
对于不是单个数值的数，我们的 = 赋值，只不过是 给对象新增了一个名字罢了。
不信，我们用 python 内置的 id() 函数看看 vec_origin 与 vec_copy 名字是不是一样的。
print(id(vec_origin))
print(id(vec_copy))
复制代码结果如下。
2006971817136
2006971817136
复制代码很显然，二者的身份证是一个，这根本就是同一个向量。
对于 list 、 dict 等等，都是同理。
那么，该如何复制呢？
我的建议是，你没有必要去可以背诵方法。不同类型的对象有不同赋值方法。对于 numpy 的向量，我们去互联网搜索一下就好，检索词：numpy 复制。
我查到的方法是：使用 np.copy 。
那么我们试验一下。
import numpy as np
vec_origin = np.array([1, 2, 3])
vec_copy = np.copy(vec_origin) # 这里复制
print("vec_origin", vec_origin)
print("vec_copy", vec_copy)
vec_copy[0] = 9
print("我们只改变了 vec_copy 的值，但是：")
print("vec_origin", vec_origin)
print("vec_copy", vec_copy)
print(id(vec_origin))
print(id(vec_copy))
复制代码结果如下。
vec_origin [1 2 3]
vec_copy [1 2 3]
我们只改变了 vec_copy 的值，但是：
vec_origin [1 2 3]
vec_copy [9 2 3]
2343952817328
2343952817568
复制代码如你所见， np.copy 后，是新增了一个对象，而非仅仅是为原对象新增了一个变量名而已。
这是 零基础编程 系列的第一篇文章，之后，我们将用简单的例子讨论：面向对象、指针、数据结构等等基础概念。我一直认为，新手对这些概念有些许了解后，将少走很多很多的弯路。
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