尺寸不一致对象上的numpy ravel

Question

我有以下代码，该代码允许我在扁平的列表上迭代并将更新映射回结构化数组 -

a = np.asarray([1,2,3])
b = np.asarray([4,5,6])
c = np.asarray([a, b])
print c
r = c.ravel()
print r
r[1] = 10
print c

设置r [1] = 10将C [0] [1]至10修改。我想对下段进行类似的操作，但这是失败的，我假设这是因为尺寸不一致。是否有某种方法可以获得类似的行为，因此我可以修改扁平版本，而无需重新形成c？

a = np.asarray([1,2,3])
b = np.asarray([4,5,6,7,8])
c = np.asarray([a, b])
r = c.ravel()
r[1] = 10
print r

Answer 1

在您的第一种情况下c是2D数组

In [391]: a = np.asarray([1,2,3])
     ...: b = np.asarray([4,5,6])
     ...: c = np.asarray([a, b])
     ...: 
In [392]: c
Out[392]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
In [393]: c.shape
Out[393]: (2, 3)

ravel产生c的视图，因此更改为另一个

In [394]: r = c.ravel()
In [395]: r[1] = 10
In [396]: c
Out[396]: 
array([[ 1, 10,  3],
       [ 4,  5,  6]])

您也可以用flat索引c，具有相同的效果：

In [397]: c.flat[4] = 10
In [398]: c
Out[398]: 
array([[ 1, 10,  3],
       [ 4, 10,  6]])
In [399]: r
Out[399]: array([ 1, 10,  3,  4, 10,  6])

对c或r的这些更改不影响原始a或b。asarray复制那些数组。

在第二种情况下，c是一个1D阵列，包含其他数组：

In [400]: a = np.asarray([1,2,3])
     ...: b = np.asarray([4,5,6,7,8])
     ...: c = np.asarray([a, b])
     ...: 
In [401]: c
Out[401]: array([array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6, 7, 8])], dtype=object)

可以将碎片连接到1D数组中：

In [402]: np.concatenate(c)
Out[402]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

值可以更改，但不会影响原始c。

In [403]: c[0][0] = 10
In [404]: c
Out[404]: array([array([10,  2,  3]), array([4, 5, 6, 7, 8])], dtype=object)

这更改了原始a，因为c实际上包含a，而不是它的副本：

In [405]: a                     
Out[405]: array([10,  2,  3]

np.array（或 asarray）尝试从输入中做出AS-A维数组。在第一种情况下，输入的大小相等，因此它是2D。在第二个方面，它们有所不同，因此它是1D对象的数组。这种行为通常会给用户带来问题。他们要么期望第二种情况下有2D数组，要么无法在第一个情况下产生对象数组。

可靠地制作一个对象数组，无论输入是否符合大小，都必须执行

之类的事情

In [417]: g = np.empty(2, dtype=object)
In [418]: g[:] = [a, b[:3]]
In [419]: g
Out[419]: array([array([10,  2,  3]), array([4, 5, 6])], dtype=object)