python – numpy数组切片中的意外结果(view vs copy)

内容导读

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内容图文

我正在尝试减少代码中的复制量,并且在处理numpy数组切片和视图时遇到了令人惊讶的行为,如下所述：

Scipy wiki page on copying numpy arrays

我偶然发现了以下行为,这对我来说意外：

情况1.：

import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = a[:,1:2]
b += 5
print a
print b.base is a

正如所料,这输出：

array([[ 1.,  6.,  1.],
       [ 1.,  6.,  1.],
       [ 1.,  6.,  1.]])
True

案例2：在一行中执行切片和添加时,事情看起来不同：

import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = a[:,1:2] + 5
print a
print b.base is a

对我来说令人惊讶的部分是[：,1：2]似乎没有创建一个视图,然后将其用作左侧参数,因此,此输出：

array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
False

也许有人可以解释为什么这两个案例不同,我想我错过了什么.

解决方案：我错过了一个显而易见的事实,即除了就地操作符“=”之外的“”运算符将始终创建一个副本,因此它实际上不是相关的,而是切片,而不是为numpy数组定义就地运算符.

为了说明这一点,以下内容生成与案例2相同的输出：

import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = a[:,1:2]
b = b + 5
print a
print b.base is a

解决方法:

以上情况与：

>>> a=np.arange(5)
>>> b=a
>>> b
array([0, 1, 2, 3, 4])

>>> b+=5
>>> a
array([5, 6, 7, 8, 9])
>>> b
array([5, 6, 7, 8, 9])

>>> b=b+5
>>> b
array([10, 11, 12, 13, 14])
>>> a
array([5, 6, 7, 8, 9])

至少在我看来,这似乎是完全预期的行为. b = x运算符调用__iadd__,重要的是首先尝试修改数组,因此它将更新b仍然是a的视图.而b = b x运算符调用__add__,它会创建新的临时数据,然后将其分配给b.

对于a [i] = b,序列是(numpy)：

a.__setitem__(i, a.__getitem__(i).__iadd__(b))

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – numpy数组切片中的意外结果(view vs copy)全部内容，希望文章能够帮你解决python – numpy数组切片中的意外结果(view vs copy)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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