为什么我不能使用 map 编辑全局变量？

问：

我目前正在处理从一个 到 几个 numpy 矩阵的数据。为此，我首先将矩阵创建为全局变量，然后遍历逐行和逐个观察填充矩阵观察值的列。pd.DataFrame

我正在使用一个我在 for 循环中定义自己的函数来实现这一点。map()

但是，矩阵总是结果为空（与初始化状态相同）。这不是因为局部与全局范围的问题，因为我正确地包含了关键字和关键字。globalnonlocal

我认为这与 有关，因为我的函数在 for 循环中工作正常。当我使用时，问题仍然存在。map()itertools.accumulate

我的问题是：为什么我不能使用 map 更改全局变量，以及我还能如何做到这一点，最好是使用 map 等其他函数。

下面的代码旨在代表我正在尝试做的事情。我之所以使用如此复杂的方法，是因为我的实际 DataFrame 具有非常复杂的结构。我在下面的代码中特意简化了数据帧。

d = {0: [0,0,0,0], 1: [1,2,3,4], 2: [2,4,6,8], 3:[3,6,9,12]}
myData = pd.DataFrame(data=d)

# global matrix
M = np.zeros((4,4),int)

def foo(r,c,value):
    global M
    M[r,c] = value

### DOESN'T work
for r, r_data in myData.iterrows():
    cols = r.index()
    map(lambda c, r=r, value=myData[r,c]: foo(r, c, value),cols) 

### WORKS
for r, r_data in myData.iterrows():
    cols = r.index()

    for c in colds:
        foo(r, c, myData[r,c]) 

这是我在 Stackoverflow 上的第一个问题;我希望我足够清楚！