变量只是指向一个对象的指针

理解一下，然后接着看。

第一种: 在遍历时，创建了一个名叫i的指针，并指向data中的某个元素。执行i=float(i)时，只是创建了一个新对象float(i)，并让i指向它，仅此而已。

第二种同理。

准确地说i ＝ float(i)的确改变了i的值，但i只是data元素的一份copy，并没有改变data的值，就好像：

>>> a = ["ab", "cd"] >>> i = a[0] >>> i = 123 >>> a ['ab', 'cd']

第二种是因为你直接对原来的列表进行操作：

>>> a[0] = 123 >>> a [123, 'cd']

python 中，通过for遍历对象的时候不能修改遍历对象本身，这是一条通用的规则。
一般来说都是通过 next() 方法来获取下一个元素。
若是允许修改遍历对象，就影响了元素的顺序，导致每次next产生的结果不可控。
可考虑用 enumerate 这种方式在来修改。

for i,v in enumerate(data):

data[i] = float(v)

此时迭代对象为enumerate(data), 而不是data，所以可以修改。

额外的信息可参考pytohon官方手册对for语句的描述：
https://docs.python.org/2/reference/compound_stmts.html#the-for-statement

Python 中for遍历通常不建议（不是不能）直接修改遍历对象本身，因为这样就会出现类似如下的问题：

n = [1, 2, 3] for i in n: n.append(i) print(i)

上段程序会进入无限死循环，因为n在每次迭代时，长度都会增加，因此for永远不可能穷尽，所以我们通常会使用迭代对象的副本进行遍历：

n = [1, 2, 3] for i in n[:]: n.append(i) print(i)

这样就可以修改n的值，也可以顺利完成遍历。

现在回到你的例子的第一段程序中：

def loadCsv(filename): # 取出数据 lines = csv.reader(open(filename, 'rb')) # 存入dataset dataset = list(lines) for data in dataset: for i in data: i = float(i) #这里前后两个`i`其实指代的是不同的对象 return dataset

事实上，你的i = float(i)前后两个指代的根本不是同一个对象，后一个i是data的元素，前一个i则是loadCsv作用域内的局部变量，这里涉及到 Python 语言设计中的一个不合理的地方，来看一段程序：

for i in range(3): pass print(i) # 2

也就是说参与迭代的标识符i在退出for循环之后，仍然没有被回收，并且保留着与迭代最后一个值之间的关联，这对同名的全局变量会造成影响，时常会出现这样的错误：

i = 7 for i in range(3): pass print(i) # 2

一个for循环之后，全局变量i的值尽然莫名其妙的变了，原因在于i其实并非对象本身，而是对象的标识符，Python 的标识符并非对象的属性，而是可以复用的命名空间的一部分。

因此当for循环内有同名的i标识符被赋值时，情况就又不一样了：

for i in range(5): i = 3 print(i) # 3

这里i的值完全等同于for内给它的赋值，原因在于 Python 中的赋值操作，就是将值对象与标识符关联的操作，最后一次迭代时，数值3会被关联到标识符i，因此i就被绑定到新的对象上了，回到你的第一段程序，情况也就是如此：i = float(i)是将值对象float(i)绑定到标识符i,因此赋值后的i压根不是data的元素对象，因此不会更改dataset。
而你的第二段程序：

def loadCsv(filename): # 取出数据 lines = csv.reader(open(filename, 'rb')) # 存入dataset dataset = list(lines) for i in range(len(dataset)): dataset[i] = [float(x) for x in dataset[i]] return dataset

for内的i只是个索引，你修改的不是i,而是dataset[i]标识符关联的对象 ,而dataset[i]则是dataset的组成元素，因此可以更改data。

关于标识符和命名空间，可以看一下这篇文章：Python 的命名空间