对带有列表的numpy数组的+=操作会递增其他列表元素。Np数组似乎是独立设置的

对带有列表的NumPy数组的+=操作会递增其他列表元素。NumPy数组是多维数组对象，可以进行高效的数值计算和数据处理。在NumPy中，使用+=操作符对数组进行原地递增操作时，会影响其他相关的数组元素。

这是因为NumPy数组是通过引用传递的，而不是通过值传递。当我们对一个数组进行+=操作时，实际上是对数组中的每个元素进行递增操作，而其他引用该数组的变量也会受到影响。

为了更好地理解这个问题，我们可以通过以下示例代码来演示：

import numpy as np

# 创建一个带有列表的NumPy数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = arr1

# 对arr1进行+=操作
arr1 += 1

print(arr1)  # 输出: [2 3 4]
print(arr2)  # 输出: [2 3 4]

从上述代码可以看出，对arr1进行+=操作后，arr2的值也发生了变化。这是因为arr2实际上是arr1的引用，它们指向同一个内存地址，所以对arr1的修改会影响到arr2。

为了避免这种情况，我们可以使用NumPy的copy()方法创建一个新的数组，从而避免原地修改其他引用的数组。示例如下：

import numpy as np

# 创建一个带有列表的NumPy数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = arr1.copy()

# 对arr1进行+=操作
arr1 += 1

print(arr1)  # 输出: [2 3 4]
print(arr2)  # 输出: [1 2 3]

在这个示例中，我们使用copy()方法创建了arr2的副本，这样对arr1的修改就不会影响到arr2了。

总结起来，对带有列表的NumPy数组进行+=操作会递增其他列表元素，因为NumPy数组是通过引用传递的。为了避免这种情况，可以使用copy()方法创建一个新的数组来避免原地修改其他引用的数组。