Question

我的目标是编写一个函数：（1）复制numpy数组，（2）修改此副本，（3）返回修改后的副本。但是，这并不像我想的那样有效......

为了展示一个简单的例子，我们假设我有一个简单的z分数归一化函数：

def standardizing1(array, columns, ddof=0):

    ary_new = array.copy()
    if len(ary_new.shape) == 1:
        ary_new = ary_new[:, np.newaxis]

    return (ary_new[:, columns] - ary_new[:, columns].mean(axis=0)) /\
                       ary_new[:, columns].std(axis=0, ddof=ddof)

结果是我的期望：

>>> ary = np.array([[1, 10], [2, 9], [3, 8], [4, 7], [5, 6], [6, 5]])
>>> standardizing1(ary, [0, 1])

array([[-1.46385011,  1.46385011],
   [-0.87831007,  0.87831007],
   [-0.29277002,  0.29277002],
   [ 0.29277002, -0.29277002],
   [ 0.87831007, -0.87831007],
   [ 1.46385011, -1.46385011]])

但是，假设我想要返回副本的修改版本。我想知道为什么它不起作用。例如，

def standardizing2(array, columns, ddof=0):

    ary_new = array.copy()
    if len(ary_new.shape) == 1:
        ary_new = ary_new[:, np.newaxis]

    ary_new[:, columns] = (ary_new[:, columns] - ary_new[:, columns].mean(axis=0)) /\
                       ary_new[:, columns].std(axis=0, ddof=ddof)

    # some more processing steps with ary_new
    return ary_new

>>> ary = np.array([[1, 10], [2, 9], [3, 8], [4, 7], [5, 6], [6, 5]])
>>> standardizing2(ary, [0, 1])

array([[-1,  1],
   [ 0,  0],
   [ 0,  0],
   [ 0,  0],
   [ 0,  0],
   [ 1, -1]])

但是如果我将它分配给一个新的数组，而没有“切片”，它会再次起作用

def standardizing3(array, columns, ddof=0):

    ary_new = array.copy()
    if len(ary_new.shape) == 1:
        ary_new = ary_new[:, np.newaxis]

    some_ary = (ary_new[:, columns] - ary_new[:, columns].mean(axis=0)) /\
                       ary_new[:, columns].std(axis=0, ddof=ddof)

    return some_ary

>>>> ary = np.array([[1, 10], [2, 9], [3, 8], [4, 7], [5, 6], [6, 5]])
>>> standardizing3(ary, [0, 1])

array([[-1.46385011,  1.46385011],
   [-0.87831007,  0.87831007],
   [-0.29277002,  0.29277002],
   [ 0.29277002, -0.29277002],
   [ 0.87831007, -0.87831007],
   [ 1.46385011, -1.46385011]])

Answer 1

当你这样做时

ary = np.array([[1, 10], [2, 9], [3, 8], [4, 7], [5, 6], [6, 5]])

您创建一个整数dtype数组。这意味着

ary_new = array.copy()

也是整数dtype的数组。 无法保存浮点数;当你试图将花车放入其中时：

ary_new[:, columns] = ...

它们会自动转换为整数。

如果需要浮点数组，则必须在创建数组时指定：

ary_new = array.astype(float)

如何：（1）制作numpy数组的副本，（2）修改此副本，以及（3）返回修改后的副本

1 个答案: