Ecco i due casi in esame. (a) Scalari e (b) matrici di Numpy. La mia domanda riguarda l'inizializzazione e l'assegnazione.

1 Perfetto

y = x = 0;
x = 7
print(x,y)
y = 8 
print(x,y)    
x=10
print( x,y)

l'output è perfettamente a posto. L'effetto di y = x = 0 non è visto.

7 0
7 8
10 8

2 Perfetto

import numpy as np
n=3
#d11 = d =np.zeros(n)#.reshape(-1,1) ;
d11 = np.zeros(n); d =np.zeros(n)

for j in np.arange(0, n, 1):            
    d11[j] = j**3 
    d[j] = j**2

print (d11, d   )

l'output è perfettamente a posto, poiché d11 e d sono inizializzati separatamente.

[ 0.  1.  8.] [ 0.  1.  4.]

3 Ambiguo

import numpy as np
n=3
d11 = d =np.zeros(n)#.reshape(-1,1) ;
#d11 = np.zeros(n); d =np.zeros(n)

for j in np.arange(0, n, 1):            
    d11[j] = j**3 
    d[j] = j**2

print (d11, d   )

l'output non è corretto, poiché d11 e d sono inizializzati ed equisiti. Sebbene aggiorni d11 e d separatamente, ci si identifica a vicenda con l'aggiornamento più recente. L'output va così:

[ 0.  1.  4.] [ 0.  1.  4.]

Query:

Initializing multiple variables with a single line is working fine on scalars (y = x = 0) , but not on matrices (d11 = d =np.zeros(n))?

Is there something wrong with my coding or understanding ? This is not the case with Matlab. Why d11 = d is taking effect in case 3, though they are being updated at different stages/lines.

Case 3 can be considered as bad programming skill ?. I dont see any use of this kind of functionality from any programming language ?

Per favore, illuminami. Mi sono appena trasferito da MATLAB a Python. Quindi ho ottenuto questa domanda fondamentale.

Grazie in anticipo per la tua attenzione.