¿Por qué las siguientes líneas no funcionan como esperaba?¿Por qué no funciona una asignación para matrices numpy de dos cortes?
import numpy as np
a = np.array([0,1,2,1,1])
a[a==1][1:] = 3
print a
>>> [0 1 2 1 1]
# I would expect [0 1 2 3 3]
¿Es esto un 'error' o hay alguna otra manera recomendada de hacerlo?
Por otro lado, las siguientes obras:
a[a==1] = 3
print a
>>> [0 3 2 3 3]
Cheers, Philipp
Parece que simplemente no puede hacer una tarea a través de una doble rebanada como esa.
Esto funciona sin embargo:
a[numpy.where(a==1)[0][1:]] = 3
Debido a que el de un [a == 1] pieza no es en realidad una rebanada. Crea una nueva matriz. Tiene sentido cuando lo piensas, solo tomas los elementos que satisfacen la condición booleana (como una operación de filtro).
Esto hace lo que quiere
a[2:][a[2:]==1]=3
Pero eso requiere saber de antemano que la primera aparición de 1 es en la posición 1. –
Está relacionado con lo impresionante de obras de indexación. Hay una explicación completa here. Se hace de esta manera para permitir la modificación in situ con indexación elegante (es decir, a[x>3] *= 2). Una consecuencia de esto es que no puede asignar un índice doble como lo ha encontrado. La indexación fantástica siempre devuelve una copia en lugar de una vista.
En realidad, su solución modifica la primera aparición de 1, que no es lo que él quiere. –
Derecha, quítelo antes de su comentario. ¡Hola, Felipe, es Robin! – robince
Hola Robin: qué posibilidad hay de que te encuentres aquí ... ¡Saludos de Munich! –
Agregué un segundo ejemplo que funciona como espero. Realmente no veo la diferencia. ¿No debería la tarea ser "transmitida"? –
No creo que esto sea del todo correcto. Si haces 'a [a == 1] = 3', eso realmente cambia el contenido de a. –
@Dave - Creo que esto es perimosocodiae es correcto, y que su contraejemplo se debe a algo más parecido a un truco en las partes internas numpy para crear la apariencia de una operación en el lugar. – tom10