python - a.transpose()。ravel()[0] = x无法更改numpy中原始数组的值？

环境：Python 3.6.0 | Anaconda自定义（64位），numpy版本：1.11.3
例：

In[1]: import numpy as np
In[2]: a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
In[3]: a
Out[4]:
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
In[5]: a.transpose()[0] = -1
In[6]: a
Out[6]:
array([[-1,  2,  3],
       [-1,  5,  6]])
In[7]: a.ravel()[0] = -2
In[8]: a
Out[8]:
array([[-2,  2,  3],
       [-1,  5,  6]])
In[9]: a.transpose().ravel()[0] = -3
In[10]: a
Out[10]:
array([[-2,  2,  3],
       [-1,  5,  6]])

我知道transpose()和ravel()返回数组的视图，因此我们可以更改其原始数组的值。但是，当我们使用transpose().ravel()时，我们不能更改它吗？为什么？

最佳答案

ravel返回一个副本，而不是一个视图

从numpy.ravel docs：


  返回包含输入元素的一维数组。仅在需要时才进行复制。


因此，基本上，当破坏移调时，实际上需要一个副本。您正在更改副本中的值，因此不会反映在原始数组中。

测试返回的数组是视图还是副本

对于像这样的简单情况，可以通过比较b和a的标识来测试数组b.base是否是a的视图：

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
b = a.T
c = b.ravel()

print('b is a view of a\n%s\n' % (b.base is a))
print('c is a view of a\n%s\n' % (c.base is a))

输出：

b is a view of a
True

c is a view of a
False

为什么a.T.ravel()返回一个副本？

Shocker：实际上，有一种方法可以使a.T.ravel()返回视图而不是副本。您可以通过显式设置order='F'（即Fortran顺序）来实现：

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
c = a.T.ravel()
d = a.T.ravel(order='F')

print('d is a view of a\n%s\n' % (d.base is a))

输出：

d is a view of a
True

但是，更改order kwarg的值将更改raveled数组中的值的顺序（即该值）：

print('c\n%s\n' % c)
print('d\n%s\n' % d)

输出：

c
[1 4 2 5 3 6]

d
[1 2 3 4 5 6]

为了理解为什么order的更改导致返回视图，我们可以查看ravel函数本身的代码。 np.ndarray.ravel的实现是buried in the C layer。通读源代码，很明显，为了从ravel返回视图，必须满足两个条件：


输入数组必须是连续的。
连续输入数组的顺序必须与传递到order的ravel kwarg的顺序匹配。


kwarg的默认值为order='C'。因此，默认情况下，如果在C连续数组上运行ravel，则仅返回视图。在大多数情况下，初始化新的Numpy数组a时，它会以C连续的形式开始。但是，转置a.T将是F连续的。您可以通过检查数组的.flags property在代码中看到这一点：

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

print('the flags of a\n%s\n' % a.flags)
print('the flags of a.T\n%s\n' % a.T.flags)

输出：

the flags of a
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

the flags of a.T
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

C和F连续到底意味着什么？

对于您来说，C连续和F连续这两个词很有可能看起来像胡言乱语。对它们进行解释将需要另外一个完整的问题，很高兴SO上的某个人已经提出过。 a link to an old answer给出了C和F顺序实际含义的非常直观的概述。

警告

在您的实际代码中，我不必担心ravel是返回视图还是副本。实际上，通过确保使用视图并不能始终提高性能。通常应避免过早优化。

关于python - a.transpose()。ravel()[0] = x无法更改numpy中原始数组的值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54166169/