Question

我得到了以下代码：

import numpy as np
rand_draw1 = np.random.rand(5,4)
rand_draw2 = rand_draw1
rand_draw2[0:2,0:4] = np.random.rand(2,4)

我的目的是让变量rand_draw1和rand_draw2相同，但前两行除外。然而，即使是前两行，它们也完全相同。

最初我认为这个问题解决了我的问题： Random Number Generation - Same Number returned 这表明它必须是因为这些随机抽取基于机器时钟，并且因为命令在几乎相同的实例中执行，所以绘制相同的数字。但如果是这种情况，为什么我会在终端中运行相同的结果（即逐个输入行）？

总结一下，我有两个问题： - 如何修复代码？ - 确实是机器时间问题＆＃39;导致这个？

提前致谢！

Answer 1

只需指定rand_draw2 = rand_draw1 不创建副本，它只需将名称rand_draw2绑定到已绑定到{{1的同一对象 }}：

rand_draw1

相反，您需要明确复制 >>> rand_draw2 = rand_draw1 >>> rand_draw2 is rand_draw1 True，并将副本分配给rand_draw1：

rand_draw2

参见例如here可以很好地解释Python中的名称是如何工作的。

Answer 2

在python中，赋值不会创建对象的副本，因此，标签rand_data1和rand_data2当前都引用相同的对象。因此，当您编辑第二个变量（rand_data2）时，第一个似乎会自动更新。

>>> import numpy as np
>>> rand_draw1 = np.random.rand(5,4)
>>> rand_draw2 = rand_draw1
>>> print id(rand_draw2), id(rand_draw2)
40407360 40407360

要创建副本，请使用.copy()方法。请注意，根据要求，您可能需要执行deepcopy。

>>> rand_draw2 = rand_draw1.copy()
>>> id(rand_draw2)
41090720

现在你可以做到

>>> rand_draw2[0:2,0:4] = np.random.rand(2,4)
>>> print rand_draw1
[[ 0.46171859  0.6766379   0.97746539  0.15278117]
 [ 0.93963979  0.19853993  0.29979121  0.10237192]
 [ 0.15283647  0.21643831  0.21335029  0.42910395]
 [ 0.92836103  0.03468904  0.40524073  0.90284648]
 [ 0.05225297  0.83740986  0.43472966  0.08430102]]
>>> print rand_draw2
[[ 0.37539354  0.71703056  0.76480003  0.95918987]
 [ 0.15026104  0.04198227  0.58959412  0.45517846]
 [ 0.15283647  0.21643831  0.21335029  0.42910395]
 [ 0.92836103  0.03468904  0.40524073  0.90284648]
 [ 0.05225297  0.83740986  0.43472966  0.08430102]]

在numpy中绘制相同的随机数

2 个答案: