无法使用 numpy 将值分配给“双切片”答案

【问题标题】：Cannot assign values to a 'double slice' using numpy无法使用 numpy 将值分配给“双切片”
【发布时间】：2016-04-18 06:38:47
【问题描述】：

我将如何在 numpy 中执行以下操作？

选择一个数组中包含超过 50% 0 个值的注释的所有行。
从所有满足 1 的行中选择第一个 n（假设是 2）行。
做某事并将修改后的行放在形状相同为 1 的零数组的相同索引上。

以下结果是一个没有分配新值的数组：

In [177]:    
a = np.array([[0,0,3],[4,5,6],[7,0,0],[10,11,12],[13,14,15]])
b = np.zeros_like(a)
a
Out[177]:    
array([[ 0,  0,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  0,  0],
       [10, 11, 12],
       [13, 14, 15]])

In [178]:
# select all rows containg note more than 50% 0 values
percent = np.sum(a == 0, axis=-1) / float(check.shape[1])
percent = percent >= 0.5
slice = np.invert(percent).nonzero()[0]

In [183]:
# select first two rows satisfying 'slice'
a[slice][0:2] 

Out[183]:    
array([[ 4,  5,  6],
       [10, 11, 12]])

In [182]:
# do something and place modified rows on same index of zero array
b[slice][0:2] = a[slice][0:2] * 2

In [184]:
b
Out[184]:    
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

【问题讨论】：

您是不是要执行b[slice][0:2] = a[slice][0:2] * 2（请注意，RHS 我们现在索引的是a 而不是b）。
无论如何，最好先定义slice = np.invert(percent).nonzero()[0][:2]，然后使用b[slice] = a[slice] * 2。
@ajcr 打错了，RHS 确实应该索引 'a'

标签： python arrays numpy slice

【解决方案1】：

问题在于b[slice] 创建的是副本而不是视图（它会触发精美的索引）。代码b[slice][0:2] 创建了这个副本的视图（不是原始的b！）。所以……

b[slice][0:2] = a[slice][0:2] * 2

...正在将a 的相应行分配给b 副本的视图。

因为可能会导致这些情况，所以最好不要以这种方式链接索引操作。相反，只需先计算 slice 的相关行号，然后进行分配：

slice = np.invert(percent).nonzero()[0][:2] # first two rows
b[slice] = a[slice] * 2

【讨论】：