问题描述
假设我正在一个 python 对象上创建一个新视图，这是我需要前进的唯一视图。将其分配给新名称与覆盖原始名称之间有什么区别吗？如果是，哪个更可取？
例如，假设我有一些 numpy 数组 arr，并且只需要它的一些重塑版本。可以将新视图重新分配给 arr，还是应该给它一个新名称？
示例：
import numpy as np
# some array
arr = np.zeros([100,1])
# option 1
arr = arr.reshape(10,10)
# option 2
arr_newview = arr.reshape(10,10)
解决方法
不，两者都是一样的，因为python中没有预先声明变量。 Python 的工作方式与 C++ 或 java 等其他编程语言完全不同。 当我们分配任何实际指向特定数据的变量时，Python 变量分配作为指针工作。
,这是非常基于意见的，但我不同意现有的答案。
我喜欢保留旧名称，并为转换的每个步骤创建新的、长的、描述性的名称。它有时在调试时很有帮助，并允许您查看数据转换的中间步骤，我喜欢我的思维过程。它还有助于使代码更加“自我记录”。
然而，创建新名称的主要缺点是维护对旧数据的引用，这将阻止垃圾收集器释放它。如果您用新对象覆盖 arr 引用，则 arr 之前引用的旧对象现在可以被释放（假设 arr 是对它的唯一引用）。不过，除非您正在处理大量数据并发现这是一个实际问题，否则我不会担心。做对你更有意义的事情，除非你有理由相信这会成为一个问题。
不过，在这个特定示例中，如果 reshape 实质上返回对 arr 已经持有的同一对象的引用，则不会有功能差异。做对你最有意义的事情。
这完全有助于轻松访问。 同样，调试它的问题也会减少。 除了大规模编程的这两个主要好处之外，为名称分配新视图没有其他好处