append操作被覆盖

今天在写一个append操作时，发现前面的数据总是被覆盖

thetas = []
theta = np.ones((n, 1))
while count < maxloop and error > eplsion:
    count += 1
    h = sigmoid(x, theta)
    thetas.append(theta)
    theta -= rate * (1.0/m) * x.T * (h-y)
    error = J(theta, x, y)
    errors.append(error)
    if error < eplsion:
        break
print thetas

无论怎么修改，结果总是

[array([[ 0.46485318],
[-0.31201893],
[ 1.56900716]]),
array([[ 0.46485318],
[-0.31201893],
[ 1.56900716]]),
array([[ 0.46485318],
[-0.31201893],
[ 1.56900716]]),
array([[ 0.46485318],
[-0.31201893],
[ 1.56900716]]),
array([[ 0.46485318],
[-0.31201893],
[ 1.56900716]])]

后来找到原因：
python中，append只是拷贝了对象的引用而非对象本身，称之为浅拷贝。theta被append给thetas的是一个地址。thetas放在循环外时，每次赋给thetas的只是一个相同的位置，而这个位置的值发生了改变，相应地表现为后面的值覆盖前面的值；
解决方法：
1.把theta的初始化放在循环内，即每循环一次生成一个list，用不同的位置，这样赋给thetas的值就不会发生改变（但是这里因为thetas的值要迭代，所以这个方法不行）；
2.使用深拷贝copy.deepcopy：
a.直接复制：对对象的引用；
b.浅拷贝：拷贝父对象，但不拷贝对象内部的子对象；
c.深拷贝：完全拷贝父对象及其子对象，生成一个新的对象，则对原父对象和子对象的改变无法引起新变量的改变，两者完全独立；
在此处使用copy.deepcopy，即每次循环都拷贝theta生成一个新的对象，将其放入thetas。