numpy ravel 对不一致的维度对象

Question

我有下面的代码，它允许我迭代一个展平的列表并将更新映射回结构化数组 -

a = np.asarray([1,2,3])
b = np.asarray([4,5,6])
c = np.asarray([a, b])
print c
r = c.ravel()
print r
r[1] = 10
print c

设置 r[1] = 10 将 c[0][1] 修改为 10。我想对下面的代码片段做一些类似的事情，但这失败了，我假设这是因为尺寸不一致。有没有什么方法可以获得类似的行为，这样我就可以修改扁平化版本而不必将其重新整形回 c？

a = np.asarray([1,2,3])
b = np.asarray([4,5,6,7,8])
c = np.asarray([a, b])

r = c.ravel()
r[1] = 10
print r

Answer 1

在你的第一种情况下 c 是一个二维数组

In [391]: a = np.asarray([1,2,3])
     ...: b = np.asarray([4,5,6])
     ...: c = np.asarray([a, b])
     ...: 
In [392]: c
Out[392]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
In [393]: c.shape
Out[393]: (2, 3)

ravel 生成 c 的视图，因此对一个视图的更改会出现在另一个视图中

In [394]: r = c.ravel()
In [395]: r[1] = 10
In [396]: c
Out[396]: 
array([[ 1, 10,  3],
       [ 4,  5,  6]])

也可以用flat索引c，效果一样：

In [397]: c.flat[4] = 10
In [398]: c
Out[398]: 
array([[ 1, 10,  3],
       [ 4, 10,  6]])
In [399]: r
Out[399]: array([ 1, 10,  3,  4, 10,  6])

对 c 或 r 的这些更改不会影响原始 a 或 b。 asarray 复制那些数组。

在第二种情况下 c 是一个包含其他数组的一维数组：

In [400]: a = np.asarray([1,2,3])
     ...: b = np.asarray([4,5,6,7,8])
     ...: c = np.asarray([a, b])
     ...: 
In [401]: c
Out[401]: array([array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6, 7, 8])], dtype=object)

碎片可以连接成一维数组：

In [402]: np.concatenate(c)
Out[402]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

可以更改值，但不会影响原始值 c。

In [403]: c[0][0] = 10
In [404]: c
Out[404]: array([array([10,  2,  3]), array([4, 5, 6, 7, 8])], dtype=object)

这改变了原来的 a 因为 c 字面上包含 a，而不是它的副本：

In [405]: a                     
Out[405]: array([10,  2,  3]

np.array（或asarray）尝试尽可能地从输入中生成一维数组。在第一种情况下，输入的大小相等，所以它是 2d。在第二个中，它们不同，因此它构成了一个一维对象数组。这种行为通常会给用户带来麻烦。他们要么在第二种情况下期望二维数组，要么在第一种情况下无法生成对象数组。

要可靠地创建对象数组，无论输入大小是否匹配，您都必须执行类似

的操作

In [417]: g = np.empty(2, dtype=object)
In [418]: g[:] = [a, b[:3]]
In [419]: g
Out[419]: array([array([10,  2,  3]), array([4, 5, 6])], dtype=object)

numpy ravel 对不一致的维度对象

numpy ravel on inconsistent dimensional object

python

numpy

array-broadcasting