在'for'循环中，i = i + 1和i + = 1有什么区别？
我今天发现了一个奇怪的东西，想知道是否有人能够弄清楚这里有什么不同？
import numpy as np A = np.arange(12).reshape(4,3) for a in A: a = a + 1 B = np.arange(12).reshape(4,3) for b in B: b += 1 运行每个for循环后， A没有改变，但是B已经添加到每个元素。 我实际上使用B版本写入一个for循环中的初始化NumPy数组。
不同的是，一个修改数据结构本身（就地操作） b += 1而另一个只是重新分配variablesa = a + 1 。
只是为了完整：
x += y 并不总是在原地进行，至less有三个例外：
-
如果
x没有实现__iadd__方法，那么x += y语句只是x = x + y的简写。 这是如果x是像int一样的情况。 -
如果
__iadd__返回NotImplemented，则Python会回退到x = x + y。 -
__iadd__方法在理论上可以实现不适用。 不过，这样做真的很奇怪。
碰巧你的b是numpy.ndarray ，它实现了__iadd__并返回自己，所以你的第二个循环就地修改了原始数组。
您可以在“仿真数字types”的Python文档中阅读更多信息。
这些[
__i*__]方法被调用来实现增广的算术赋值（+=，-=，*=，@=，/=，//=，%=，**=，<<=，>>=&=，^=，|=）。 这些方法应该尝试就地操作（修改自我）并返回结果（可能是，但不一定是自己）。 如果没有定义特定的方法，增强的分配将回到正常的方法。 例如，如果x是具有__iadd__()方法的类的实例，则x += y等同于x = x.__iadd__(y)。 否则，与x + y的评估一样，考虑x.__add__(y)和y.__radd__(x)。 在某些情况下，增强的赋值可能会导致意外的错误（请参阅为什么a_tuple[i] += ["item"]在添加操作时会引发exception？ ），但这种行为实际上是数据模型的一部分。
在第一个示例中，您将重新分配variablesa ，而在第二个示例中，您正在使用+=运算符就地修改数据。
请参阅关于7.2.1的部分。 增强的赋值语句 ：
像
x += 1这样的扩展赋值expression式可以被重写为x = x + 1以达到类似但不完全相同的效果。 在增强版本中，x只被评估一次。 另外，在可能的情况下，实际操作是在原地执行的 ，这意味着不是创build新对象并将其分配给目标，而是修改旧对象。
+=运算符__iadd__ 。 该函数在原地进行更改，只有在执行后，结果才会被设置回“应用” +=的对象。
另一方面， __add__接受参数并返回它们的总和（不修改它们）。
正如已经指出的那样， b += 1在原地更新b ，而a = a + 1计算a + 1 ，然后将名称a赋给结果（现在a不再涉及A的一行）。
为了正确理解+=运算符，我们还需要理解可变对象和不可变对象的概念。 考虑一下当我们忽略.reshape时会发生什么：
C = np.arange(12) for c in C: c += 1 print(C) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
我们看到C 没有更新，这意味着c += 1和c = c + 1是等价的。 这是因为现在C是一维数组（ C.ndim == 1 ），所以当迭代C ，每个整数元素被拉出一个赋值给c 。
现在在Python中，整数是不可变的，这意味着不允许就地更新，有效地将c += 1转换为c = c + 1 ，其中c现在指的是一个新的整数，而不是以任何方式耦合到C 当你遍历整形后的数组时，整行（ np.ndarray ）一次被分配给b （和a ），这是可变对象，这意味着你可以np.ndarray使用新的整数，当你做a += 1 。
应该指出的是，虽然+和+=被认为是相关的（通常是很常见的），但任何types都可以通过定义__add__和__iadd__方法来实现它们。
短格式（ a += 1 ）可以select修改a就地，而不是创build一个新的对象表示总和并重新命名为相同的名称（ a = a + 1 ）。所以，短格式a += 1 ）非常有效，因为它不一定需要复制a不同的a = a + 1 。
即使他们输出相同的结果，注意他们是不同的，因为他们是分开的运算符： +和+=
首先：循环中的variablesa和b引用numpy.ndarray对象。
在第一个循环中， a = a + 1的计算方法如下： __add__(self, other)函数。 这创build了一个新的对象，因此，A不被修改。 之后，variablesa被设置为引用结果。
在第二个循环中，不创build新的对象。 语句b += 1调用__iadd__(self, other)函数，该函数修改了b指向的地方的ndarray对象。 因此， B被修改。
这里的关键问题是这个循环遍历B的行（第一维）：
In [258]: B Out[258]: array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) In [259]: for b in B: ...: print(b,'=>',end='') ...: b += 1 ...: print(b) ...: [0 1 2] =>[1 2 3] [3 4 5] =>[4 5 6] [6 7 8] =>[7 8 9] [ 9 10 11] =>[10 11 12]
因此， +=正在作用于一个可变对象，一个数组。
这是在其他答案中隐含的，但如果你的重点是在a = a+1重新分配，很容易错过。
我也可以使用[:]索引，或者更有趣的方式对b进行就地更改， b[1:]=0 ：
In [260]: for b in B: ...: print(b,'=>',end='') ...: b[:] = b * 2 [1 2 3] =>[2 4 6] [4 5 6] =>[ 8 10 12] [7 8 9] =>[14 16 18] [10 11 12] =>[20 22 24]
当然对于像B这样的二维数组，我们通常不需要迭代行。 在单一的B上工作的许多操作也在整个事情上工作。 B += 1 ， B[1:] = 0等
