Question

任何人都可以向我解释这个吗？（Python 3.3.2，numpy 1.7.1）：

>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> a    # just a peek
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> a.resize(3,2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: cannot resize an array references or is referenced
by another array in this way.  Use the resize function
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> a.resize(3,2)
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [0, 0]])
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> print(a)   # look properly this time
[[1 2]
 [3 4]]
>>> a.resize(3,2)
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [0, 0]])

为什么要查看数组会创建对它的引用？（或者，至少，为什么在我看完之后这个参考仍然存在？）另外，它只是我还是异常需要重写一次？

Answer 1

来自documentation（强调我的）：

引用计数检查的目的是确保不要将此数组用作另一个Python对象的缓冲区，然后重新分配内存。但是，引用计数可能会以其他方式增加，因此如果您确定没有与另一个Python对象共享此数组的内存，那么您可以安全地将refcheck设置为False

与print不同，您的“窥视”不会减少之后的引用计数。这是因为，在解释器中，最后一次计算的结果被分配给_。尝试：

print(_) # shows array a.resize((3, 2), refcheck=False) # works

或者，如果您在中间进行任何其他计算（例如，仅1 + 2），则会从_取消引用您的数组。

NumPy调整大小的方法

1 个答案: