python - 如何 : (1) making a copy of a numpy array, (2) 修改此副本，以及 (3) 返回修改后的副本

Question

我的目标是编写一个函数，该函数(1)创建 numpy 数组的副本，(2)修改此副本，以及(3)返回修改后的副本。然而，这并没有像我想象的那样工作......

为了展示一个简单的示例，我们假设我有一个简单的 z 分数标准化函数:

def standardizing1(array, columns, ddof=0):

    ary_new = array.copy()
    if len(ary_new.shape) == 1:
        ary_new = ary_new[:, np.newaxis]

    return (ary_new[:, columns] - ary_new[:, columns].mean(axis=0)) /\
                       ary_new[:, columns].std(axis=0, ddof=ddof)

结果正是我所期望的:

>>> ary = np.array([[1, 10], [2, 9], [3, 8], [4, 7], [5, 6], [6, 5]])
>>> standardizing1(ary, [0, 1])

array([[-1.46385011,  1.46385011],
   [-0.87831007,  0.87831007],
   [-0.29277002,  0.29277002],
   [ 0.29277002, -0.29277002],
   [ 0.87831007, -0.87831007],
   [ 1.46385011, -1.46385011]])

但是，假设我想返回副本的修改版本。我想知道为什么它不起作用。例如，

def standardizing2(array, columns, ddof=0):

    ary_new = array.copy()
    if len(ary_new.shape) == 1:
        ary_new = ary_new[:, np.newaxis]

    ary_new[:, columns] = (ary_new[:, columns] - ary_new[:, columns].mean(axis=0)) /\
                       ary_new[:, columns].std(axis=0, ddof=ddof)

    # some more processing steps with ary_new
    return ary_new  

>>> ary = np.array([[1, 10], [2, 9], [3, 8], [4, 7], [5, 6], [6, 5]])
>>> standardizing2(ary, [0, 1])

array([[-1,  1],
   [ 0,  0],
   [ 0,  0],
   [ 0,  0],
   [ 0,  0],
   [ 1, -1]])

但是如果我将它分配给一个新数组，而不进行“切片”，它会再次工作

def standardizing3(array, columns, ddof=0):

    ary_new = array.copy()
    if len(ary_new.shape) == 1:
        ary_new = ary_new[:, np.newaxis]

    some_ary = (ary_new[:, columns] - ary_new[:, columns].mean(axis=0)) /\
                       ary_new[:, columns].std(axis=0, ddof=ddof)

    return some_ary

>>>> ary = np.array([[1, 10], [2, 9], [3, 8], [4, 7], [5, 6], [6, 5]])
>>> standardizing3(ary, [0, 1])

array([[-1.46385011,  1.46385011],
   [-0.87831007,  0.87831007],
   [-0.29277002,  0.29277002],
   [ 0.29277002, -0.29277002],
   [ 0.87831007, -0.87831007],
   [ 1.46385011, -1.46385011]])

Answer 1

当你这样做时

ary = np.array([[1, 10], [2, 9], [3, 8], [4, 7], [5, 6], [6, 5]])

您创建一个整数数据类型的数组。这意味着

ary_new = array.copy()

也是一个整数数据类型的数组。它不能容纳 float ；当您尝试将 float 放入其中时:

ary_new[:, columns] = ...

它们会自动转换为整数。

如果您想要一个 float 数组，则必须在创建数组时指定:

ary_new = array.astype(float)