python - numpy.append() 的困难。当我自己在 IDLE 中输入它时它有效，但在运行时无效

Question

我知道这对于其他人来说并不是一个非常普遍或适用的问题，但它让我感到困惑，并且可能教会我比我想象的更多的东西。

    def gradient_descent((x,y)):
        x = (x,y)[0]
        y = (x,y)[1]
        point_history_x[0] = x
        point_history_y[0] = y #set initial states
        while numpy.linalg.norm(f_prime((x,y))) >= 0.1: #modulus of gradient
            x = x - gamma*f_prime((x,y))[0]
            y = y - gamma*f_prime((x,y))[1] #find next point
            numpy.append(point_history_x,x)
            numpy.append(point_history_y,y) #add to history of point movement
        return point_history_x, point_history_y

之前，point_history_x(和 y)在全局范围内定义为 numpy.zeros((1))。当针对点 (0,0) 运行时，它会为两个历史数组返回 0。当我自己将每个关卡输入 python shell 时，它工作正常并创建一个变体 x 的数组；但是当我运行该模块时，它只返回输入。

所有证据似乎都表明我错误地使用了追加，但正如我所说，我在 shell 中输入相同的内容并且运行良好。

这真的很令人沮丧，任何评论将不胜感激。

Answer 1

在这种情况下，Append 返回一个新数组。它不会改变point_history_x。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([2.0])
>>> np.append(a, 1)
array([ 2.,  1.])
>>> a
array([ 2.])
>>> a = np.append(a, 1)
>>> a
array([ 2.,  1.])
>>> 

我们看到的是 np.append 有效 - 没有异常或任何东西 - 但 a 没有被调用修改，它只是返回一个新数组。第二次调用 np.append 时，我通过将结果分配给 a 来保存结果。

代码的其他部分还存在一些非常规/冗余的内容。元组参数解包并不像以前那样理想removed in Python 3 (以为 2to3 会自动为你转换)但主要原因是它只是让事情变得更加复杂。你可以改变

def gradient_descent((x,y)):
    x = (x,y)[0]
    y = (x,y)[1]

到任一

def gradient_descent(pt):
    x, y = pt

或

def gradient_descent(x,y):

并使用gradient_descent(*pt)调用代码。

我还认为，对于 point_history_x 和 point_history_y 使用普通的 Python 列表会更好。使用 NumPy 数组，您最终将在循环的每次迭代中分配大量内存。