Numpy - hành vi kỳ lạ với cộng bằng cách cắt

Question

Cộng bằng nhau là đưa ra một câu trả lời khác với việc gán cho số tiền rõ ràng (đó là câu trả lời mong đợi), khi cắt có liên quan. Có một lý do cho điều này? Nên cộng bằng nhau được tránh?

a = np.arange(10) 
b = np.arange(10) 
a[3:] += a[:-3] 
b[3:] = b[3:] + b[:-3] 
print a 
#[ 0 1 2 3 5 7 9 12 15 18] 
print b 
#[ 0 1 2 3 5 7 9 11 13 15] 

Answer 1

Khi JBernardo nhận xét, += thay đổi mảng tại chỗ.

a[3:] += [a:-3] cũng tương tự như sau:

>>> import numpy as np 
>>> a = np.arange(10) 
>>> 
>>> for i in range(3, 10): 
...  print('a[{}] ({}) += a[{}] ({})'.format(i, a[i], i-3, a[i-3])) 
...  a[i] += a[i-3] 
...  print(' a[{}] -> {}'.format(i, a[i])) 
... 
a[3] (3) += a[0] (0) 
    a[3] -> 3 
a[4] (4) += a[1] (1) 
    a[4] -> 5 
a[5] (5) += a[2] (2) 
    a[5] -> 7 
a[6] (6) += a[3] (3) 
    a[6] -> 9 
a[7] (7) += a[4] (5) # NOTE: not (4) 
    a[7] -> 12 
a[8] (8) += a[5] (7) 
    a[8] -> 15 
a[9] (9) += a[6] (9) 
    a[9] -> 18 

Để tránh điều đó, sử dụng bản sao của mảng:

>>> a = np.arange(10) 
>>> a[3:] += np.copy(a[:-3]) # OR np.array(a[:-3]) 
>>> a 
array([ 0, 1, 2, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15])