当您调用时
getrefcount()，引用将按值复制到函数的参数中，从而临时增加了对象的引用计数。这是第二个引用来源。
在文档中对此进行了解释：
返回的计数通常比您预期的高一，因为它包含（临时）引用作为参数
getrefcount().
关于第二个问题：
如果我“删除”，“ numpy.array（[1.2,3.4]）”对象是否仍然存在（没有垃圾回收）？
到时间结束时
getrefcount()，数组的引用计数将恢复为1，随后的引用
del a将释放内存。
当您调用时
getrefcount()，引用将按值复制到函数的参数中，从而临时增加了对象的引用计数。这是第二个引用来源。
在文档中对此进行了解释：
返回的计数通常比您预期的高一，因为它包含（临时）引用作为参数
getrefcount().
关于第二个问题：
如果我“删除”，“ numpy.array（[1.2,3.4]）”对象是否仍然存在（没有垃圾回收）？
到时间结束时
getrefcount()，数组的引用计数将恢复为1，随后的引用
del a将释放内存。
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