迭代地更改 numpy 数组的值

Question

我有一个 numpy 数组的问题： a1 是一个 numpy 数组（一个 3 维向量），而 update 是一个包含三个值的列表。我希望 a1 的第一个维度是第一个值，第二个维度是第二个值，第三个维度是第三个。

a1 = [0, 0, 0]
update = [0.6402942957283034, 0.6017736334918196, 0.6096552413265736]

所以基本上，我想要：

a1 = [0.6402942957283034, 0.6017736334918196, 0.6096552413265736]

现在，如果我尝试迭代：

for i in range(0,3):
    a1[i] = update[i]

a1数组中的值没有变化，我还是得到：

a1 = [0, 0, 0]

为什么会发生，我该如何规避这个问题？

Answer 1

我假设你的代码看起来像这样

a1 = np.array([0, 0, 0])
update = [0.6402942957283034, 0.6017736334918196, 0.6096552413265736]
for i in range(0,3):
    a1[i] = update[i]
print(a1)

确实打印了array([0 0 0])

您看到这种行为的原因是因为与 python 列表不同，numpy 数组必须包含相同类型的值。当您创建数组a1 时，您没有明确指定类型，因此创建了一个int64 数组。尝试做

print(a1.dtype)

update 是一个 float64 数组，其中所有数字都小于 1。当您将 float

解决你的问题的方法是明确指定数组a1的类型。

a1 = np.array([0, 0, 0], dtype='float64')

另一方面，为什么要逐个元素地复制？你本来可以做的

a1 = np.asarray(update)