Numpy массив присваивания

Question

Я написал очень простой код на языке Python.Это странное поведение ...

from numpy import *
# generate 2 array with 15 random int between 1 and 50
pile = random.randint(1, 50, 15)
pile2 = copy(pile)

print("*** pile2",type(pile2),pile2)
print("tab with fixed values ")
tmp2=array([155,156,157,158,159])
print("tmp2",type(tmp2),tmp2)
pile2[:5]=tmp2
print("pile2",type(pile2),pile2)

print("*** pile",type(pile),pile)
print("flip a part of pile and put in an array")
tmp=pile[4::-1]
print("tmp",type(tmp),tmp)
pile[:5]=tmp
print("pile",type(pile),pile)

Когда я запускаю этот скрипт, он возвращает:

*** pile2 <class 'numpy.ndarray'> [20 23 29 31  8 29  2 44 46 17 11 47 29 43 10]
tab with fixed values 
tmp2 <class 'numpy.ndarray'> [155 156 157 158 159]
pile2 <class 'numpy.ndarray'> [155 156 157 158 159  29   2  44  46  17  11  47  29  43  10]

Хорошо!Pill2 становится чем-то вроде «tmp2 [] и pile2 [6 ::]», но для второго ...

*** pile <class 'numpy.ndarray'> [20 23 29 31  8 29  2 44 46 17 11 47 29 43 10]
flip a part of pile and put in an array
tmp <class 'numpy.ndarray'> [ 8 31 29 23 20]
pile <class 'numpy.ndarray'> [ 8 31 29 31  8 29  2 44 46 17 11 47 29 43 10]

tmp [ 8 31 29 23 20 ]

куча [ 8 31 29 31 8 29 2 44 46 17 11 47 29 43 10]

О!Есть проблема с назначением!Что происходит?

Answer 1

Я могу подтвердить поведение с помощью numpy 1.3.0.Я думаю, это действительно старая ошибка.И это:

pile[:5]=tmp.copy() 

решает проблему.

Answer 2

Поскольку tmp является видом стопки, при использовании его для установки содержимого стопки это может вызвать проблемы.Я использую NumPy 1.6.1 и не могу продублировать это, так что, возможно, это исправлено в последней версии.Если вы используете старую версию, вы можете попробовать:

tmp=pile[4::-1]
pile[:5]=tmp.copy()