解决numpy数组互换两行及赋值的问题

看代码吧~

import numpy as np
a = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3], [4,4,4]])
tmp = a[1]
a[1] = a[2]
a[2] = tmp

tmp只是a[1]的另一个名字，它并不是将a[1]复制了之后，就与a[1]无关，或许可理解为一种引用。所以这段代码的效果并不能如愿互换原始a数组的第2行和第三行，而是会将2，3行都变成原来的第三行[3,3,3],像这样：

array([[1, 1, 1],
      [3, 3, 3],
      [3, 3, 3],
      [4, 4, 4]])

那么如果想互换两行，应该怎么操作呢？

有两种方法，第一种很简便：

a[[1,2], :] = a[[2,1], :]

这样就将数组a的第2行和第3行互换了。或者，写得更易理解一点，也可以这样一步一步写：

tmp = np.copy(a[1])
a[1] = a[2]
a[2] = tmp

这两种写法都可以将数组a的第2，3行互换，即可以得到：

array([[1, 1, 1],
      [3, 3, 3],
      [2, 2, 2],
      [4, 4, 4]])

补充：numpy数组行交换的bug

今日发现一个小问题，还好自己发现了，不然这个bug不知道要背锅好久

实验要求：

交换一个numpy数组中的第i行和第j行

上代码：

import numpy as np

arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(arr)

tmp = arr[2]
arr[2] = arr[0]
arr[0] = tmp

print(arr)

打印结果：

[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

[[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]]

这个结果打印出来，整个人傻眼了

为了搞懂为啥是这个结果，我打印变量tmp看看

import numpy as np
arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(arr)

tmp = arr[2]
print(tmp)

arr[2] = arr[0]
print(tmp)

arr[0] = tmp
print(arr)

打印结果：

[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]  #原始的arr

[7 8 9]    #第一次打印tmp

[1 2 3]    #第二次打印tmp

[[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]]  #交换后的arr

这样就发现了问题，这是python的特性，变量tmp不是copy了arr[2]的数值，而是类似于C中的指针，指在了arr[2]的地址上，当执行arr[2] = arr[0]后，arr[2]的数值发生了变化，所以tmp也发生了变化

而处理的办法也很简单，变量tmp深度copy arr[2]就行，即：tmp = arr[2].copy()

import numpy as np
arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(arr)

tmp = arr[2].copy()
print(tmp)

arr[2] = arr[0]
print(tmp)

arr[0] = tmp
print(arr)

打印结果：

[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]  #原始的arr

[7 8 9]    #第一次打印tmp

[7 8 9]    #第二次打印tmp

[[7 8 9]
[4 5 6]
[1 2 3]]  #交换后的arr

搞定~

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

来源：https://blog.csdn.net/grace_cxj/article/details/80964064