python numpy 变异选择

Question

我在 numpy 中遇到了一个奇怪的错误（？）：给定一个嵌套数组：

p = np.asarray([[1., 2., 3.], [-4., -5., -6.], [1,2,-4]], dtype=np.float32)

也就是

array([[ 1.,  2.,  3.],
   [-4., -5., -6.],
   [ 1.,  2., -4.]], dtype=float32)

我想像

这样有条件地改变数组的第三个条目

p[p[:, 2] <0][:, 2] *= -1

然而，最后一个语句不会改变 p。我希望输出像

array([[ 1.,  2.,  3.],
   [-4., -5., 6.],
   [ 1.,  2., 4.]], dtype=float32)

但实际上它什么也没做。 p 保持不变。我测试了很多东西，但我没有得出为什么 p 不发生变异的结论。

当然我可以通过某种方式解决这个问题，但这对我来说似乎很奇怪。提前干杯并感谢。丹尼尔

Answer 1

您修改了原始数组的副本。如果你想改变原始数组，你应该使用这样的东西：

p[p[:, 2] <0, 2] *= -1

Answer 2

p[boolean_array] returns 一个副本，所以你修改了你的副本，但保持原件不变。例如，您可以使用 np.where 代替。类似于 p[:,2] = np.where(p[:,2], p[:,2], -p[:,2])

Answer 3

颠倒方括号的顺序应该可以解决问题：

p[:, 2][p[:, 2] < 0] *= -1

布尔索引 returns 一个副本，除非您正在对其进行赋值，这可以通过将其作为最后一个索引操作来实现。

python numpy mutate selection