环境:Python 3.6.0 |Anaconda 自定义(64 位),numpy 版本:1.11.3
示例:
In[1]: import numpy as np
In[2]: a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
In[3]: a
Out[4]:
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
In[5]: a.transpose()[0] = -1
In[6]: a
Out[6]:
array([[-1, 2, 3],
[-1, 5, 6]])
In[7]: a.ravel()[0] = -2
In[8]: a
Out[8]:
array([[-2, 2, 3],
[-1, 5, 6]])
In[9]: a.transpose().ravel()[0] = -3
In[10]: a
Out[10]:
array([[-2, 2, 3],
[-1, 5, 6]])
我知道transpose()
和ravel()
返回数组的 View ,所以我们可以改变它的原始数组的值。但是,当我们使用transpose().ravel()
时,我们不能改变它吗?为什么?
最佳答案
ravel
返回的是副本,而不是 View
来自numpy.ravel
docs :
A 1-D array, containing the elements of the input, is returned. A copy is made only if needed.
所以基本上,在解开转置时,实际上需要一个副本。您正在更改副本中的值,因此这不会反射(reflect)在原始数组中。
测试返回的数组是 View 还是副本
对于像这样的简单情况,您可以通过比较 b.base 的标识来测试数组
和 b
是否是 a
的 View a
:
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
b = a.T
c = b.ravel()
print('b is a view of a\n%s\n' % (b.base is a))
print('c is a view of a\n%s\n' % (c.base is a))
输出:
b is a view of a
True
c is a view of a
False
为什么a.T.ravel()
返回一个副本?
令人震惊:实际上有一种方法可以使 a.T.ravel()
返回 View 而不是副本。您可以通过显式设置 order='F'
(即 Fortran 顺序)来实现此目的:
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
c = a.T.ravel()
d = a.T.ravel(order='F')
print('d is a view of a\n%s\n' % (d.base is a))
输出:
d is a view of a
True
但是,更改 order
kwarg 的值将更改 raveled 数组中值的顺序(想象一下):
print('c\n%s\n' % c)
print('d\n%s\n' % d)
输出:
c
[1 4 2 5 3 6]
d
[1 2 3 4 5 6]
为了理解为什么 order
的变化会导致 View 被返回,我们可以查看 ravel
函数本身的代码。 np.ndarray.ravel
的实现是 buried in the C layer 。阅读源代码,很明显,为了从 ravel 返回 View ,必须满足两个条件:
输入数组必须是连续的。
连续输入数组的顺序必须与传递到
ravel
的order
kwarg 的顺序相匹配。
kwarg 的默认值为 order='C'
。因此,默认情况下,如果您在 C 连续数组上运行ravel
,它只会返回一个 View 。大多数情况下,当您初始化一个新的 Numpy 数组 a
时,它将以 C 连续的形式开始。但是,转置 a.T
将是 F 连续的。您可以通过检查 .flags
property 在您的代码中看到这一点。你的数组:
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
print('the flags of a\n%s\n' % a.flags)
print('the flags of a.T\n%s\n' % a.T.flags)
输出:
the flags of a
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
WRITEBACKIFCOPY : False
UPDATEIFCOPY : False
the flags of a.T
C_CONTIGUOUS : False
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : False
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
WRITEBACKIFCOPY : False
UPDATEIFCOPY : False
C-和F-连续到底是什么意思?
很有可能,术语“C-连续”和“F-连续”对您来说似乎是胡言乱语。解释它们需要一个完全不同的问题,很高兴有人已经问过这个问题。这是a link to an old answer这非常直观地概述了 C 和 F 顺序的实际含义。
警告
在您的实际代码中,我不会太担心 ravel
是返回 View 还是副本。实际上,通过确保使用 View 并不总能获得性能提升。一般来说,避免过早优化。
关于python - a.transpose().ravel()[0]=x 无法更改 numpy 中原始数组的值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54166169/