numpy 矩阵的 Python 列表行为异常答案

【问题标题】：Python list of numpy matrices behaving strangelynumpy 矩阵的 Python 列表行为异常
【发布时间】：2013-02-09 09:18:27
【问题描述】：

我正在尝试使用 numpy 矩阵列表，但遇到了一个烦人的问题。

假设我从一个包含 10 个 2x2 零矩阵的列表开始

para=[numpy.matrix(numpy.zeros((2,2)))]*(10)

我像这样访问单个矩阵

para[0]
para[1]

等等。到目前为止一切顺利。

现在，我只想修改第二个矩阵的第一行，其余的保持不变。所以我这样做了

para[1][0]=numpy.matrix([[1,1]])

第一个索引指向列表中的第二个矩阵，第二个索引指向该矩阵中的第一行，将其替换为 [1,1]。

但奇怪的是，这个命令将列表中所有十个矩阵的第一行更改为 [1,1] 而不是我想要的第二个。什么给了？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

当您将初始列表乘以 10 时，您最终会得到一个包含 10 个 numpy 数组的列表，这些数组实际上是对相同底层结构的引用。修改一个将修改所有这些，因为实际上只有一个 numpy 数组，而不是 10 个。

如果您需要证明，请查看 REPL 中的此示例：

>>> a = numpy.zeros(10)
>>> a = [numpy.zeros(10)]*10
>>> a[0] is a[1]
True
>>>

is 运算符检查两个对象是否实际上相同（而不是它们的值是否相等）。

您应该做的是使用列表推导来生成初始数组而不是乘法，如下所示：

para=[numpy.matrix(numpy.zeros((2,2))) for i in range(10)]

这将调用 numpy.matrix() 十次而不是一次，并生成 10 个不同的矩阵。

【讨论】：

或者，如果矩阵的数量是固定的（例如 10），请写 para = numpy.zeros((10, 2, 2))。然后分配看起来像：para[0,1,:] = numpy.matrix([1, 1]).
是的，我以最一般的方式回答了这个问题，而不是特定于 numpy，因为如果您将任何包含可变对象的列表相乘，就会发生这种情况。不仅仅是 numpy 数组。