Question

我正在慢慢地尝试理解numpy中view和copy之间的区别，以及可变类型和不可变类型之间的区别。

如果我使用'advanced indexing'访问数组的一部分，则应该返回副本。这似乎是真的：

In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.zeros((3,3))
In [3]: b = np.array(np.identity(3), dtype=bool)

In [4]: c = a[b]

In [5]: c[:] = 9

In [6]: a
Out[6]: 
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

由于c只是一个副本，因此它不会共享数据，更改数据不会改变a。然而，这让我感到困惑：

In [7]: a[b] = 1

In [8]: a
Out[8]: 
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

所以，似乎即使我使用高级索引，分配仍然将左边的东西视为视图。显然，第2行中的a与第6行中的a是相同的对象/数据，因为变异c对它没有影响。

所以我的问题是：第8行中的a是与之前相同的对象/数据（当然不算对角线）还是副本？换句话说，a的数据是复制到新的a，还是其数据发生了变异？

例如，是这样的：

x = [1,2,3]
x += [4]

或者喜欢：

y = (1,2,3)
y += (4,)

我不知道如何检查这一点，因为在任何一种情况下，a.flags.owndata都是True。如果我以一种令人困惑的方式考虑这个问题，请随时详细说明或回答不同的问题。

Answer 1

执行c = a[b]时，调用a.__get_item__作为唯一参数b，并将返回的内容分配给c。

当您执行a[b] = c时，a.__setitem__作为参数调用b和c，并且会无声地丢弃返回的内容。

因此尽管具有相同的a[b]语法，但两个表达式都在做不同的事情。您可以继承ndarray，重载这两个函数，并使它们的行为不同。正如numpy中的默认情况一样，前者返回一个副本（如果b是一个数组），但后者会修改a。

Answer 2

是的，它是同一个对象。以下是您检查的方式：

>>> a
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])
>>> a2 = a
>>> a[b] = 1
>>> a2 is a
True
>>> a2
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

在Python中分配一些表达式与仅读取该表达式的值不同。当您使用等号右侧的c = a[b] a[b]时，它会返回一个新对象。当您a[b] = 1，并且等号左侧有a[b]时，它会修改原始对象。

事实上，像a[b] = 1 这样的表达式无法更改a绑定的名称。处理obj[index] = value的代码只能知道对象obj，而不是用于引用该对象的名称，因此它无法更改该名称所指的内容。

Answer 3

这似乎是一种常见的误解，引用了官方文件：（https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/ViewsVsCopies.html）

这里的经验法则可以是：在左值索引的上下文中（即索引放在作业的左侧值中），没有创建数组的视图或副本（因为没有必要）。但是，对于常规值，上述用于创建视图的规则会申请。

换句话说，view或copy的概念仅是指从numpy对象检索值的情况。

是否使用高级索引复制数组数据？

3 个答案: