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看代碼吧~

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]的另一個(gè)名字，它并不是將a[1]復(fù)制了之后，就與a[1]無(wú)關(guān)，或許可理解為一種引用。所以這段代碼的效果并不能如愿互換原始a數(shù)組的第2行和第三行，而是會(huì)將2，3行都變成原來(lái)的第三行[3,3,3],像這樣：

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

那么如果想互換兩行，應(yīng)該怎么操作呢？

有兩種方法，第一種很簡(jiǎn)便：

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

這樣就將數(shù)組a的第2行和第3行互換了。或者，寫(xiě)得更易理解一點(diǎn)，也可以這樣一步一步寫(xiě)：

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

這兩種寫(xiě)法都可以將數(shù)組a的第2，3行互換，即可以得到：

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

補(bǔ)充：numpy數(shù)組行交換的bug

今日發(fā)現(xiàn)一個(gè)小問(wèn)題，還好自己發(fā)現(xiàn)了，不然這個(gè)bug不知道要背鍋好久

實(shí)驗(yàn)要求：

交換一個(gè)numpy數(shù)組中的第i行和第j行

上代碼：

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)

打印結(jié)果：

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

這個(gè)結(jié)果打印出來(lái)，整個(gè)人傻眼了

為了搞懂為啥是這個(gè)結(jié)果，我打印變量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)

打印結(jié)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]]  #交換后的arr

這樣就發(fā)現(xiàn)了問(wèn)題，這是python的特性，變量tmp不是copy了arr[2]的數(shù)值，而是類似于C中的指針，指在了arr[2]的地址上，當(dāng)執(zhí)行arr[2] = arr[0]后，arr[2]的數(shù)值發(fā)生了變化，所以tmp也發(fā)生了變化

而處理的辦法也很簡(jiǎn)單，變量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)

打印結(jié)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]]  #交換后的arr

搞定~

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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