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] = tmp

print(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] = tmp
print(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] = tmp
print(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我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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