解决numpy数组互换两行及赋值的问题
看代码吧~
import numpy as np a = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3], [4,4,4]])tmp = a[1]a[1] = a[2]a[2] = tmp
tmp只是a[1]的另一个名字,它并不是将a[1]复制了之后,就与a[1]无关,或许可理解为一种引用。所以这段代码的效果并不能如愿互换原始a数组的第2行和第三行,而是会将2,3行都变成原来的第三行[3,3,3],像这样:
array([[1, 1, 1], [3, 3, 3], [3, 3, 3], [4, 4, 4]])
那么如果想互换两行,应该怎么操作呢?
有两种方法,第一种很简便:
a[[1,2], :] = a[[2,1], :]
这样就将数组a的第2行和第3行互换了。或者,写得更易理解一点,也可以这样一步一步写:
tmp = np.copy(a[1])a[1] = a[2]a[2] = tmp
这两种写法都可以将数组a的第2,3行互换,即可以得到:
array([[1, 1, 1], [3, 3, 3], [2, 2, 2], [4, 4, 4]])
补充:numpy数组行交换的bug
今日发现一个小问题,还好自己发现了,不然这个bug不知道要背锅好久
实验要求:
交换一个numpy数组中的第i行和第j行
上代码:
import numpy as np arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])print(arr)tmp = arr[2]arr[2] = arr[0]arr[0] = tmpprint(arr)
打印结果:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [[1 2 3] [4 5 6] [1 2 3]]
这个结果打印出来,整个人傻眼了
为了搞懂为啥是这个结果,我打印变量tmp看看
import numpy as np arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])print(arr)tmp = arr[2]print(tmp)arr[2] = arr[0]print(tmp)arr[0] = tmpprint(arr)
打印结果:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] #原始的arr [7 8 9] #第一次打印tmp[1 2 3] #第二次打印tmp[[1 2 3] [4 5 6] [1 2 3]] #交换后的arr
这样就发现了问题,这是python的特性,变量tmp不是copy了arr[2]的数值,而是类似于C中的指针,指在了arr[2]的地址上,当执行arr[2] = arr[0]后,arr[2]的数值发生了变化,所以tmp也发生了变化
而处理的办法也很简单,变量tmp深度copy arr[2]就行,即:tmp = arr[2].copy()
import numpy as np arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])print(arr)tmp = arr[2].copy()print(tmp)arr[2] = arr[0]print(tmp)arr[0] = tmpprint(arr)
打印结果:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] #原始的arr [7 8 9] #第一次打印tmp[7 8 9] #第二次打印tmp[[7 8 9] [4 5 6] [1 2 3]] #交换后的arr
搞定~
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持 。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
最后更新于 2021-11-08 08:13:26 并被添加「」标签,已有 位童鞋阅读过。
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