考慮以下應用于兩個 numpy 數組的操作和切片：In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1,2,3,4]) In [3]: b = np.array([5,6,7,8]) In [4]: a[2:] = 0 In [5]: a = a[::2] In [6]: b[2:] = 0 In [7]: b = b[::2] In [8]: a Out[8]: array([1, 0])In [9]: b Out[9]: array([5, 0])我不想重復切片代碼，例如，而不是上面的第 [4]-[7] 行，我希望使用類似In [4]: for data in [a,b] : ...: data[2:] = 0 ...: data = data[::2] 我知道它不起作用，因為它的作用data = data[::2]是data指向一個新對象，而不是更改原始對象。所以 和 的值a沒有b被切片：In [5]: a Out[5]: array([1, 2, 0, 0])In [6]: b Out[6]: array([5, 6, 0, 0])我的問題是：如何切片變量引用的numpy數組？在我的實際應用程序中，我在每個數組中執行多個操作，并希望將它們全部放在for.
4 回答
慕婉清6462132
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您可以使用map映射所有變量的切片
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([5,6,7,8])
def func(x):
x[2:] = 0
x = x[::2]
return x
[a,b] = list(map(func,[a,b]))
print(a,b)
輸出：
[1 0] [5 0]
呼啦一陣風
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聽起來你想要一本字典：
import numpy as np
arrs = {'a': np.array([1,2,3,4]), 'b': np.array([5,6,7,8])}
arrs = {k: v[::2] for k, v in arrs.items()}
print(arrs)
輸出：
{'a': array([1, 3]), 'b': array([5, 7])}
慕工程0101907
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在創建數組對象和賦值時可能會有一些混淆。
讓我舉例說明：
定義兩個數組：
In [5]: a=np.arange(1,5); b=np.arange(5,10)
列出這兩個數組：
In [6]: alist = [a,b]
和一個返回新數組的通用函數（它是一個視圖并不重要）：
In [7]: def foo(i):
...: return i[2:]
...:
該函數可以應用于引用的數組a：
In [8]: foo(a)
Out[8]: array([3, 4])
或引用的每個數組alist：
In [9]: [foo(i) for i in alist]
Out[9]: [array([3, 4]), array([7, 8, 9])]
這些數組可以解包為變量（新名稱或舊名稱）：
In [10]: a,d = [foo(i) for i in alist]
In [11]: a
Out[11]: array([3, 4]) # the new sliced array
In [12]: b
Out[12]: array([5, 6, 7, 8, 9]) # the original array
In [13]: d
Out[13]: array([7, 8, 9]) # a slice of b
原始數組仍然存在于alist. 具有新值的事實a不會改變alist：
In [14]: alist
Out[14]: [array([1, 2, 3, 4]), array([5, 6, 7, 8, 9])]
解包賦值 viamap做同樣的事情：
In [15]: d,e = map(foo, alist)
In [16]: d,e
Out[16]: (array([3, 4]), array([7, 8, 9]))
制作切片數組的字典也有效：
In [17]: {key: foo(value) for key, value in zip(['e','d'],alist)}
Out[17]: {'e': array([3, 4]), 'd': array([7, 8, 9])}
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