numpy.float64對象的id（）是相同的，即使它們的值不同？

我得到如下：numpy.float64對象的id（）是相同的，即使它們的值不同？

import numpy 
print id(numpy.float64(100)) == id(numpy.float64(10)) 
print numpy.float64(100) == numpy.float64(10)

給出：

True 
False

需要注意的是，如果我創建兩個float64對象，然後比較它們隨後便出現按預期方式工作：

a = numpy.float64(10) 
b = numpy.float64(100) 
print a==b, id(a)==id(b)

給出：

False 
False

基於https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html如果兩個對象的值不同，兩個對象的ID是否總是不同？如果值不同，我如何獲得id匹配？

這是一種在numpy中的錯誤？

來源

2016-01-06 Daniel Abel

這很迷人。 Python 3中的同樣處理：在解釋器中鍵入'id（numpy.float64（*））'，其中'*'是一串隨機數，總是打印同樣的東西。 –

另請參閱：http://stackoverflow.com/q/17132047/270986 –

這看起來像內存重用的怪癖，而不是一個NumPy錯誤。

線

id(numpy.float64(100)) == id(numpy.float64(10))

首先創建一個浮子numpy.float64(100)，然後它調用id功能。這個內存然後被Python的垃圾回收器立即釋放，因爲沒有更多的引用。內存插槽可以被任何創建的新對象自由重用。

當創建了numpy.float64(10)時，它佔用了相同的內存位置，因此返回的內存地址相當於id。

這一連串事件也許是更清晰，當你看字節碼：

>>> dis.dis('id(numpy.float64(100)) == id(numpy.float64(10))') 
    0 LOAD_NAME    0 (id) 
    3 LOAD_NAME    1 (numpy) 
    6 LOAD_ATTR    2 (float64) 
    9 LOAD_CONST    0 (100) 
12 CALL_FUNCTION   1 (1 positional, 0 keyword pair) # call numpy.float64(100) 
15 CALL_FUNCTION   1 (1 positional, 0 keyword pair) # get id of object 

# gc runs and frees memory occupied by numpy.float64(100) 

18 LOAD_NAME    0 (id)     
21 LOAD_NAME    1 (numpy) 
24 LOAD_ATTR    2 (float64) 
27 LOAD_CONST    1 (10) 
30 CALL_FUNCTION   1 (1 positional, 0 keyword pair) # call numpy.float64(10) 
33 CALL_FUNCTION   1 (1 positional, 0 keyword pair) # get id of object 

36 COMPARE_OP    2 (==) # compare the two ids 
39 RETURN_VALUE

來源

2016-01-06 18:09:51

好點，我同意這很可能是此行爲的原因。進一步思考，我嘗試通過關閉gc與「gc.disable（）」來驗證這一點，但這仍然給出了相同的行爲，甚至「gc.set_debug（gc.DEBUG_SAVEALL）」還不足以保持第一個float64被收集。是否有其他垃圾收集器可以關閉？ –

其他垃圾回收器：是的。這可以關閉：不。 gc模塊控制運行在基於常規引用計數的gc之上的循環垃圾收集器;沒有辦法關閉基於基準引用計數的gc。 –

試想一下，你把書架上的一本書，然後有人注意到你不使用它，把書從書架上拿下來釋放一些空間。然後，您可以在便利的位置放置另一本書。

如果你突然意識到你在同一地點有兩本不同的書，你認爲現實中存在一個錯誤嗎？ ;-)

在numpy.float64(100)上調用id之後，您無法引用您所創建的float對象，因此解釋器完全可以自由地重用該id。

來源

2016-01-06 18:10:15 DSM

根據該Docs，所述id()函數這樣

ID（對象）

返回的對象的「同一性」來描述。這是一個整數（或長整數），它在其生命週期中保證對此唯一且恆定。 具有非重疊使用期限的兩個對象可能具有相同的id（）值。

因此，可能發生，但不一定總是。因爲它們不能同時存在，所以它們最終會捕獲相同的id。

然而，在這種情況下

a = numpy.float64(10) 
b = numpy.float64(100) 
print a==b, id(a)==id(b)

他們做同時存在，所以他們不能具有相同的id。

來源

2016-01-06 18:12:23 RafaelC

numpy.float64對象的id（）是相同的，即使它們的值不同？

回答

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