看代码吧~
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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：
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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：
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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：
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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：
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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：
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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：
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[[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
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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：
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[[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()
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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：
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[[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服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/grace_cxj/article/details/80964064
