Numpy ломтик назначить другому значению

Question

Предположим, у меня есть массив 1D NumPy:

 arr = np.arange(10)

Затем я срезаю arr и присваиваю другую переменную:

 arr2 = arr[5:8]

И я хочу изменить arr:

 arr2 *= 10

или:

 arr2 = arr2 * 10

Результаты разные.Чем они отличаются?

 arr

массив ([0, 1, 2, 3, 4, 50, 60, 70, 8, 9])

 arr

массив ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Answer 1

Упрощенно, arr2 = arr[5:8] присваивает ссылку 5:7 -ым элементам arr переменной arr2.

Таким образом, операция arr2 *= 10 сводится к "умножению этих элементовна 10 на месте ", который изменяет arr на месте (вы выполняете операцию на месте, модификацию ссылки, которая, следовательно, влияет на оригинал).

Однако arr2 = arr2 * 10 говорит"возьмите результат умножения 5: 7-го элемента на 10, затем присвойте его переменной с именем arr2 ".Здесь вы выполняете операцию со ссылкой (, а не модификация), берете выходные данные (чтобы быть явным, операция arr2 * 10 возвращает новый объект) и присваиваете ему arr2, что случайноуничтожает исходную ссылку (но эта часть несколько неактуальна).

Или сравните это:

arr[5:8] *= 10
arr[5:8] = arr[5:8] * 10
arr2 = arr[5:8] * 10

Первые два эквивалентны.Ваш код - это, по сути, сравнение между первым и третьим (эквивалентно второму и третьему).Второе и третье не равны, потому что в вашем коде ваше предыдущее назначение arr2 = arr[5:8] не имеет ничего общего с LHS arr2 = arr[5:8] * 10.

Answer 2

In [639]: arr = np.arange(10)         

При индексировании с помощью среза (базовое индексирование) arr2 представляет собой view из arr. Он разделяет буфер данных с arr:

In [640]: arr2 = arr[5:8]                                                                             
In [641]: arr2                                                                                        
Out[641]: array([5, 6, 7])

Если мы делаем копию, значения копируются, а не передаются:

In [642]: arr3 = arr[5:8].copy()     # arr[[5,6,7]] is also a copy

Изменяя arr2 на месте, мы также модифицируем часть arr:

In [643]: arr2 *= 10                                                            
In [644]: arr2                                                                                        
Out[644]: array([50, 60, 70])
In [645]: arr                                                                                         
Out[645]: array([ 0,  1,  2,  3,  4, 50, 60, 70,  8,  9])

Но не arr3:

In [646]: arr3                                                                                        
Out[646]: array([5, 6, 7])

arr2 = arr2*10 не изменяет массив arr2, а назначает совершенно новый массив переменной arr2.

Так что вам нужно понять, что значит присвоить объект переменной. Разница между назначением переменной и изменением изменяемого объекта. И разница между копированием и просмотром массива (и между базовой и расширенной индексацией). Этот последний относится только к numpy, остальные к Python.