替换 numpy 数组的行

Question

我正在尝试针对不定数量的变量模拟 Cramer 规则。这是我目前所拥有的

def cramers(n)
    matrix = []
    for i in range(0, n):
        matrix.append([])
        for j in range(0, n+1):
            matrix[i].append(0)
            matrix[i][j] = float(input("V" + str(i+1) + str(j+1) + ": "))
    #n = 2, V11 = 1, V12 = 2, V13 = 3, V21 = 4, V22 = 5, V23 = 6

    mat = np.array(matrix)
    matA = mat[0:n, 0:n]
    matB = mat[0:n, n:]

    matATrans = matA.transpose()
    matBTrans = matB.transpose()

对于 n = 2，这些是 matATrans 和 matBTrans 的示例输入值：

matATrans = [[1. 4.], [2. 5.]]
matBTrans = [3. 6.]

我的问题是，如何生成一个 numpy 数组 mat，例如 n = 2 长度，其值包含这个？

mat = [[[3. 6.],[2. 5.]],[[1. 4.],[3. 6.]]]

基本上，matATrans 的第 (n-1) 个元素被 matBTrans 替换了。我认为可以使用 forloop 来完成。这是我的尝试。

for i in range(n):
    matATrans[i] = matBTrans
    print(matATrans)

结果是这样的：

[3. 6.],[2. 5.]
[3. 6.],[3. 6.]

很明显，这是错误的，因为在第一个循环中，matATrans 的内容已被更改。此外，它仍然没有附加到垫矩阵。

请赐教。谢谢

Answer 1

在 python 中，当您将列表分配给新变量时，您只是在创建对同一对象的另一个引用，这就是当前行为的原因。解决此问题的一种方法是使用 copy 方法并在每个循环中复制矩阵 A。

n = 2
matATrans = [[1, 4], [2, 5]]
matBTrans = [3, 6]

result = []
for i in range(n):
    temp = matATrans.copy()
    temp[i] = matBTrans
    result.append(temp)

print(result)

替换 numpy 数组的行

Replacing rows of a numpy array

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