Numpy矩阵通过副本修改

Question

在带有numpy 1.5.1的python 2.7.1中：

import numpy as np

B = np.matrix([[-float('inf'), 0], [0., 1]])
print B
Bm = B[1:, :]
Bm[:, 1] = float('inf')
print B

返回

[[-inf   0.]
 [  0.   1.]]
[[-inf   0.]
 [  0.  inf]]

这是非常意外的，因为我认为Bm是副本（如this question中所示）。

任何帮助解决这个问题都将受到赞赏。

Answer 1

numpy中的

Basic slicing返回一个视图，而不是切片复制它们的Python列表。

但是，如果使用高级切片，切片将始终复制数据，就像连接或附加numpy数组一样。

比较

a = np.arange(16).reshape((4,4))
a_view = a[::2, ::3]  # basic slicing
a_copy = a[[0, 2], :]  # advanced

Answer 2

在我的问题中，正在制作副本np.append。切片不会复制数组/矩阵。

您可以使用

制作Bm副本

Bm = B[1:, :].copy()

Answer 3

从jorgeca的例子来看，这很有趣：

a = np.arange(16).reshape((4,4))
a_view = a[::2, ::3]  # basic slicing
a_copy = a[[0, 2], :]  # advanced

我的附加评论可能偏离主题，但令人惊讶的是以下两个

a[::2, ::3]+= 1  # basic slicing
a[[0, 2], :]+= 1 # advanced

会对a进行更改。