dlaczego poniższe linie nie działają tak jak oczekuję?Dlaczego nie działa zadanie dla podwójnie pokrojonych tablic numpy?
import numpy as np
a = np.array([0,1,2,1,1])
a[a==1][1:] = 3
print a
>>> [0 1 2 1 1]
# I would expect [0 1 2 3 3]
Czy jest to "błąd", czy jest inny zalecany sposób na to?
Z drugiej strony, następujące prace:
a[a==1] = 3
print a
>>> [0 3 2 3 3]
Cheers Philipp
Wygląda na to, że po prostu nie można wykonać zadania za pomocą takiego podwójnego plasterka.
Działa to jednak:
a[numpy.where(a==1)[0][1:]] = 3
Ponieważ w [a == 1] część nie jest rzeczywiście kawałek. Tworzy nową tablicę. Ma to sens, gdy się nad tym zastanowisz - bierzesz tylko te elementy, które spełniają warunek boolowski (jak operacja filtra).
to robi to, co chcesz
a[2:][a[2:]==1]=3
Ale to wymaga wiedzy z góry, że pierwsze wystąpienie 1 jest na pozycji 1. –
To związane, jak fantazyjne dzieła indeksowania. Istnieje dokładne wyjaśnienie: here. Dokonuje się tego w ten sposób, aby umożliwić modyfikację lokalną za pomocą fantazyjnego indeksowania (tj. a[x>3] *= 2). Konsekwencją tego jest to, że nie można przypisać do podwójnego indeksu, jak znalazłeś. Fancy indeksowanie zawsze zwraca kopię, a nie widok.
W rzeczywistości twoje rozwiązanie modyfikuje pierwsze wystąpienie 1, co nie jest tym, czego chce. –
Dobrze - zdjąłem to przed twoim komentarzem. Ps hi Philip, to Robin! – robince
Hej Robin - jaka jest szansa, że się tu spotkamy ... Pozdrawiam z Monachium! –
Dodałem drugi przykład, który działa tak, jak oczekuję. Naprawdę nie widzę różnicy. Czy zadanie nie powinno być "przepuszczone"? –
Nie sądzę, że to jest w porządku. Jeśli zrobisz 'a [== 1] = 3', to faktycznie zmieni zawartość a. –
@Dave - Myślę, że to perimosocodiae jest poprawne, a twój kontrprzykład jest spowodowany czymś bardziej podobnym do hackowania w numpy internals, aby stworzyć wygląd operacji w miejscu. – tom10