python - 在 Numpy 中交换行会产生一个嵌入式数组

Question

我正在尝试使用以下数组交换 np.array A 的行:

A = np.array([[0,-3,-6,4,9],
             [-1,-2,-1,3,1],
             [-2,-3,0,3,-1],
             [1,4,5,-9,-7]])

当我使用下面的代码时:

A = np.array([A[3],A[0],A[1],A[2]])

我的数组变成了

array([[ 1,  4,  5, -9, -7],
       [ 0, -3, -6,  4,  9],
       [-1, -2, -1,  3,  1],
       [-2, -3,  0,  3, -1]])

就像我希望的、希望的和梦想的那样。但是，当我尝试更宽的切片时(因为我需要更大的矩阵)，它的效果不太好:

A = np.array([A[3], A[0:3]])
A

array([array([-2, -3,  0,  3, -1]),
       array([[ 1,  4,  5, -9, -7],
       [ 0, -3, -6,  4,  9],
       [-1, -2, -1,  3,  1]])], dtype=object)

为什么会这样/我怎样才能正确执行这个切片？

Answer 1

第一个表达式可以更简单地写成

A = A[[3, 0, 1, 2], :])

第二个因此可以写成

A = A[[3, *range(3)], :]

这比使用 roll 更通用，因为您可以使用类似的东西移动任意行

A = A[[1, *range(1), *range(2, 4)], :]