Question

以下作业可能出现什么问题？如何修复

n = 1000
a = np.array ([8,9,0])
Anew= np.random.random((n,n))
Adash= np.zeros((n,n))+ np.diag(np.diag(Anew))
S = Anew[a,:][:,a]
Adash[a,:][:,a]= S

这里S是一个非零数组，Anew也是一些与Adash大小相同的非零数组，但Adash在赋值前后不会改变。

Answer 1

高级索引会返回副本：

Adash[a,:]正在使用"advanced integer indexing"。与基本切片相反，高级索引始终返回副本。所以

Adash[a,:][:,a] = ...正在修改Adash本身的副本，而不是视图。

为了增加对伤害的侮辱，没有提及Adash[a,:]返回的副本，因此副本的修改也会丢失。

您可以使用numpy.ix_：

Adash[np.ix_(a,a)] = S

例如，

import numpy as np
n = 4
Anew = np.arange(16).reshape(4, 4)
a = np.arange(3)
Adash = np.zeros((n, n)) + np.diag(np.diag(Anew))
S = Anew[a, :][:, a]

Adash[a, :][:, a] = S
print(Adash)

# [[  0.   0.   0.   0.]
#  [  0.   5.   0.   0.]
#  [  0.   0.  10.   0.]
#  [  0.   0.   0.  15.]]

Adash[np.ix_(a,a)] = S
print(Adash)
# [[  0.   1.   2.   0.]
#  [  4.   5.   6.   0.]
#  [  8.   9.  10.   0.]
#  [  0.   0.   0.  15.]]

基本切片返回视图：

或者，如果您可以使用基本切片替换整数索引数组a，那么Adash[slice] 将返回Adash的视图，然后{ {1}}修改Adash[slice][...] = val：

Adash

有关Adash[:3, :3] = S未修改Adash的原因的详情：

使用两组括号称为索引链接。请注意，当您在没有索引链接的情况下表达分配时，Adash[a,:][:,a] = ...会被修改，因为Adash会导致Adash[...] = val被调用。

相比之下，Adash.__setitem__调用Adash[a,:][:,a]会返回一个新数组，我们称之为Adash.__getitem__((a,slice(None)))，其基础数据是从temp复制的。然后调用Adash，修改temp.__setitem__((slice(None), a))。永远不会修改temp。由于没有对Adash的引用，临时的新创建的数组会被垃圾收集。

PS。语句末尾的分号在Python中是不必要的。

numpy中的数组赋值？

1 个答案: