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Después de jugar un poco más, hasta ahora he aislado los siguientes estados:

A Matriz 1D dados diferentes direcciones al ingresar variables directamente, y solouno cuando usasprint()A Matriz 2D (omatriz) daTres diferentes direcciones al ingresar variables directamente, ydos cuando usasprint()A Matriz 3D dados dirección diferente al ingresar la variable directamente, y solouno cuando usasprint() (aparentemente lo mismo que con elMatriz 1D)

Al igual que:

>>> a = numpy.array([1,2,3], dtype="int32")

>>> a.data
<memory at 0x7f02e85e4048>
>>> a.data
<memory at 0x7f02e85e4110>
>>> a.data
<memory at 0x7f02e85e4048>
>>> a.data
<memory at 0x7f02e85e4110>
>>> a.data
<memory at 0x7f02e85e4048>

>>> print(a.data)
<memory at 0x7f02e85e4110>
>>> print(a.data)
<memory at 0x7f02e85e4110>
>>> print(a.data)
<memory at 0x7f02e85e4110>
>>> print(a.data)
<memory at 0x7f02e85e4110>
>>> print(a.data)
<memory at 0x7f02e85e4110>


>>> d = numpy.array([[1,2,3]], dtype="int32")

>>> d.data
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> d.data
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> d.data
<memory at 0x7f02e863aac8>
>>> d.data
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> d.data
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> d.data
<memory at 0x7f02e863aac8>

>>> print(d.data)
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> print(d.data)
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> print(d.data)
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> print(d.data)
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> print(d.data)
<memory at 0x7f02e863ae48>


>>> b = numpy.matrix([[1,2,3],[4,5,6]], dtype="int32")

>>> b.data
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> b.data
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> b.data
<memory at 0x7f02e863aac8>
>>> b.data
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> b.data
<memory at 0x7f02e863ae48>

>>> print(b.data)
<memory at 0x7f02e863aac8>
>>> print(b.data)
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> print(b.data)
<memory at 0x7f02e863aac8>
>>> print(b.data)
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> print(b.data)
<memory at 0x7f02e863aac8>


>>> c = numpy.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], dtype="int32")

>>> c.data
<memory at 0x7f02e863aac8>
>>> c.data
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> c.data
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> c.data
<memory at 0x7f02e863aac8>
>>> c.data
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> c.data
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> c.data
<memory at 0x7f02e863aac8>

>>> print(c.data)
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> print(c.data)
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> print(c.data)
<memory at 0x7f02e863ae48>
>>> print(c.data)
<memory at 0x7f02e863a9e8>
>>> print(c.data)
<memory at 0x7f02e863ae48>


>>> e = numpy.array([[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]], dtype="int32")

>>> e.data
<memory at 0x7f8ca0fe1048>
>>> e.data
<memory at 0x7f8ca0fe1140>
>>> e.data
<memory at 0x7f8ca0fe1048>
>>> e.data
<memory at 0x7f8ca0fe1140>
>>> e.data
<memory at 0x7f8ca0fe1048>


>>> print(e.data)
<memory at 0x7f8ca0fe1048>
>>> print(e.data)
<memory at 0x7f8ca0fe1048>
>>> print(e.data)
<memory at 0x7f8ca0fe1048>

POSTE ORIGINAL

Tenía la impresión de que simplemente ingresaba una variable en la consola de Python con echo una cadena simplemente describiendo el valor (y el tipo) de la misma. Se formatea de manera diferente a print (), pero supuse que los valores que ambos devolvieron serían los mismos.

Cuando trato de generar la dirección del objeto puntero de datos de un objeto numpy, solo ingresar la variable me da un valor diferente cada dos veces, mientras que print () da el mismo valor.

Eso sugiere que la diferencia en las dos operaciones no es solo cómo se formatea la salida, sino también de dónde obtienen su información. Pero, ¿en qué consisten exactamente estas diferencias adicionales?

>>> a = numpy.array([0,1,2])

>>> a
array([0, 1, 2])
>>> print(a)
[0 1 2]

>>> print(a.data)
<memory at 0x7ff25120c110>
>>> print(a.data)
<memory at 0x7ff25120c110>
>>> print(a.data)
<memory at 0x7ff25120c110>

>>> a.data
<memory at 0x7ff25120c110>
>>> a.data
<memory at 0x7ff253099818>
>>> a.data
<memory at 0x7ff25120c110>
>>> a.data
<memory at 0x7ff253099818>
>>> a.data
<memory at 0x7ff25120c110>