Python Numpy多维数组分配未知逻辑错误

我不明白为什么我在numpy数组上实现的冒泡排序会将所有项设置为其中一项（我不知道哪个项太大，因为数组太大）

数据类型为

...

[[1128 1026 1192 1023]]

[[ 771  195  858  196]]

[[ 953 1799  955 1738]]]

当我有一个int数组时，同样的算法对它进行了完美的排序

 g = [i for i in range(10)]

for i in range(0,len(g)):
    for j in range(0,len(g)):
        if(g[i]>g[j]):
            cnt = g[i]
            g[i] = g[j]
            g[j] = cnt

我想我的问题是我不理解多维numpy数组元素分配，请解释为什么会出现这种情况：

lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho, theta, threshold, np.array([]),

                min_line_length, max_line_gap)

按每个项目的第二个元素排序

---

为什么?？非常感谢您的帮助。

当您希望代码将变量的值分配给新对象时，您的代码会有不同的解释：

引自：

Python中的赋值语句不复制对象，而是创建 目标和对象之间的绑定。对于 易变的或包含易变项的，有时需要一个副本以便 可以更改一个副本而不更改另一个副本。本模块提供 一般的浅拷贝和深拷贝操作（解释如下）

我举一个列表示例：

a

初始化为一个列表，其中一个元素的值为9：

In [1]: a = [9]

现在

虽然看起来您刚刚创建了一个与

a

具有相同值的对象，但实际上这行代码所做的是创建对

相同

对象的引用

因此，为

a

的第一个元素指定一个新值将更改基础对象：

In [3]: a[0] = 1

如果您为该对象指定的新名称被调用，它仍将引用该对象：

In [4]: b
Out[4]: [1]

为了避免不必要的行为，您应该使用

copy

：

In [1]: import copy

In [2]: a = [9]

In [3]: b = copy.copy(a)

In [4]: a[0] = 1

In [5]: b
Out[5]: [9]

np.array

有一个.copy（）方法，您可以这样调用它，而无需导入copy：

a = np.array([1,2,3])
b = a.copy()

---

如果你把

cnt=lines[i][0].copy（）

和

lines[i][0]=lines[j][0].copy（）

！谢谢你，如果你把这个作为一个答案，我会把它标记为正确的

In [4]: b
Out[4]: [1]

In [1]: import copy

In [2]: a = [9]

In [3]: b = copy.copy(a)

In [4]: a[0] = 1

In [5]: b
Out[5]: [9]

a = np.array([1,2,3])
b = a.copy()