将numpy.array传递给函数，但值未更改

当将numpy.array传递给函数时，如果函数内部对该数组进行修改，但是传递后发现数组的值未更改，可能是因为numpy.array在函数中被传递的是其副本而不是原始数组本身。

在Python中，当传递一个可变对象（如numpy.array）给函数时，实际上是将对象的引用传递给函数。这意味着函数内部对该对象的修改会影响到原始对象。然而，当传递一个不可变对象（如整数、字符串）给函数时，函数内部对该对象的修改不会影响到原始对象。

为了解决这个问题，可以使用numpy.array的copy()方法创建一个副本，并将副本传递给函数。这样，函数内部对副本的修改不会影响到原始数组。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

def modify_array(arr):
    arr += 1

array = np.array([1, 2, 3])
print("原始数组:", array)

modify_array(array.copy())
print("修改后的数组:", array)

输出结果为：

原始数组: [1 2 3]
修改后的数组: [1 2 3]

在这个示例中，我们使用了copy()方法创建了数组的副本，并将副本传递给modify_array()函数。即使函数内部对副本进行了修改，原始数组的值仍然保持不变。

对于numpy.array未更改的问题，可以使用copy()方法来解决。但是需要注意，在处理大型数组时，复制数组可能会占用大量的内存。因此，在实际应用中，需要根据具体情况权衡内存占用和数组修改的需求。

希望以上解答对您有帮助。如果您需要了解更多关于numpy.array或其他云计算相关的知识，请随时提问。