python - 切片分配的 Numpy 切片意外失败

Question

切片+赋值操作的尝试意外失败：

>>> x = np.array([True, True, True, True])
>>> x[x][0:2] = False
>>> x
array([ True,  True,  True,  True])

我想了解为什么上面的简化代码片段无法分配底层数组值。

看似等效的切片+赋值操作确实有效，例如：

>>> x = np.array([True, True, True, True])
>>> x[0:4][0:2] = False
>>> x
array([False, False,  True,  True])

np.version.version == 1.17.0

标签： pythonnumpypython-3.6

Answer 1

这不起作用的原因是因为x[x]不是“视图”，而是副本，然后您因此分配了该副本的一部分。但该副本永远不会保存。事实上，如果我们评估x[x]，那么我们会看到它没有基础：

>>> x[x].base is None
True

然而，我们可以通过首先计算索引来分配前两个或最后五个等项：

>>> x = np.array([True, True, True, True])
>>> x[np.where(x)[0][:2]] = False
>>> x
array([False, False,  True,  True])

这里np.where(x)将返回一个 1 元组，其中包含以下x索引True：

>>> np.where(x)
(array([0, 1, 2, 3]),)

然后我们对该数组进行切片，并分配切片数组的索引。