python - 制作具有相似维度的二维数组时出现意外行为

Question

MWE:

def showArrayOfList(a,b,c):
    wlist = [np.zeros((szNext,szThis)) for (szThis,szNext) in [(a,b),(b,b),(b,b),(b,c)]]

    print "wlist:", map(np.shape,wlist)

    wArray = np.asarray(wlist)
    print "wArray:", map(np.shape,wArray)
    print "shape wArray:", shape(wArray)

np.zeros 可以替换为返回给定形状的矩阵的任何其他矩阵函数

下面的输出是我所期望的(并得到):

In[1]: ShowArrayOfList(1,4,5)
Out[1]: wlist: [(4, 1), (4, 4), (4, 4), (5, 4)]
wArray: [(4, 1), (4, 4), (4, 4), (5, 4)]
shape wArray: (4,) #An array of 4 references(?), to arrays of various sizes

In[2]: ShowArrayOfList(5,5,5)
Out[2]: wlist: [(5, 5), (5, 5), (5, 5), (5, 5)]
wArray: [(5, 5), (5, 5), (5, 5), (5, 5)]
shape wArray: (4, 5, 5) #4 arrays of shape (5,5)

但是对于 a!=b 和 b==c 形式的输入，情况就完全不同了

Int[3]: showArrayOfList(6,5,5)
Out[3]: wlist: [(5, 6), (5, 5), (5, 5), (5, 5)]
wArray: [(5,), (5,), (5,), (5,)] #Where did my second Dimension Go?
shape wArray: (4, 5)


Int[4]: showArrayOfList(2,4,4)
Out[4]:
wlist: [(4, 2), (4, 4), (4, 4), (4, 4)]
wArray: [(4,), (4,), (4,), (4,)] #Where did my second Dimension Go?
shape wArray: (4, 4)

这对我来说是一个很难找到的错误，仔细一想，我觉得跟广播系统有关系。

我想解释一下是怎么回事。 (脑子里有个模糊的概念)

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作为引用，我制作数组数组的原因是为了减法:
wArray=wArray-dWs 比
更易读wList=[w-dW, (w,dW) in zip(wList,dWs)]

Answer 1

简单地打印出数组应该可以让您很快看到发生了什么。

关于最后一个维度去哪里的问题。由于该维度的大小具有可变长度。 Numpy 不会为它创建一个新的维度，它只会创建一个不同长度的对象数组(其中对象是一个列表)。

在 showArrayOfList(2,4,4) 情况下，您的数组如下所示:

第一行:
[数组([0., 0.])数组([0.,0.])数组([0.,0.])数组([0.,0.])]

第二至第四行:
[数组([ 0., 0., 0., 0.]) 数组([ 0., 0., 0., 0.])
数组([ 0., 0., 0., 0.]) 数组([ 0., 0., 0., 0.])]