Python Can'；t更改numpy数组中的值_Python_Numpy_Numpy Ndarray

Python Can'；t更改numpy数组中的值

python numpy

Python Can'；t更改numpy数组中的值,python,numpy,numpy-ndarray,Python,Numpy,Numpy Ndarray,我有一些代码，通过查看它应该可以完美地工作 def upc_dict_to_pandas_dataframe(upc_dict): #This could be done in fewer lines but I split them for debugging purposes d = upc_dict.items() d = list(d) d = [list(i) for i in d] for i in range(len(d)):

我有一些代码，通过查看它应该可以完美地工作

def upc_dict_to_pandas_dataframe(upc_dict):
    #This could be done in fewer lines but I split them for debugging purposes
    d = upc_dict.items()
    d = list(d)
    d = [list(i) for i in d]

    for i in range(len(d)):
        d[i] = np.array(d[i], dtype=object)
        d[i] = np.hstack(d[i])
        x = int(d[i][3])
        d[i][3] = x

最后一行d[i][3]=x没有将x分配给d[i][3]。它的原始类型是一个numpy字符串，我试图用它的整数形式替换它。然而，它似乎完全跳过了作业线。我甚至在调试模式下尝试过。我看着它把字符串数字转换成整数。但d[i][3]从未改变

这是为什么？我如何修复它

先谢谢你

编辑

这是d=[d中的i的列表（i）]之后的d值

<class 'list'>: [['B01A8L6KKO', ['873124006834', 'HORI Premium Protector - Pikachu Edition for Nintendo New 2DS XL', 4408]], ['B00L59D9HG', ['045496891503', 'Nintendo 3DS AC Adapter', 148]], ['B00ND0EBP4', ['873124005110', 'HORI Retro Zelda Hard Pouch for Nintendo 3DS XL - Zelda Version Edition', 4403]], ['B01MSHC8WT', ['859986005680', 'Tend Insights John Deere 100 Indoor Wi-Fi Camera', 16007]], ['B07CFLK37X', ['859986005291', 'Lynx Indoor/Outdoor Pro HD Wifi Camera', -1]], ['B076ZWVR2R', ['859986005376', 'Lynx Solar Weatherproof Outdoor WiFi Surveillance Camera with Solar Panel, Facial Recognition, Night Vision, White', 23570]], ['B0716ZNTKS', ['859986005857', 'Tend Insights Minion Cam HD Wi-Fi Camera (Despicable Me 3', 17726]], ['B00MOVY01I', ['853376004284', 'Rocksteady XS Extra Battery and Charger', -1]]]
 _len_ = 8

：['B01A8L6KKO'，['873124006834'，'HORI Premium Protector-Pikachu Edition for Nintendo New 2DS XL'，4408]，['B00L59D9HG'，['045496891503'，'Nintendo 3DS AC Adapter'，148]，['B00ND0EBP4'，['873124005110'，'HORI Retro Zelda Hard Pocket for Nintendo 3DS XL-Zelda Edition'，4403]，['B01MSHC8WT']，['859986005680'，'Tend Insights John Deere 100室内Wi-Fi摄像头'，16007]，['B07CFLK37X'，['859986005291'，'Lynx室内/室外专业高清Wifi摄像头'，-1]，['B076ZWVR2R'，['859986005376'，Lynx太阳能防风雨室外Wifi监控摄像头，带太阳能电池板，面部识别，夜视，白色'，['B0716ZNTKS'，['859986005857'，'Tend Insights Minion Cam高清Wi-Fi摄像头（卑鄙的Me 3'，17726]，['B00MOVY01I'，['853376004284'，'Rockstaid XS额外电池和充电器'，-1]]
_透镜=8

我刚刚想出了一个快速解决方案：

更改此行：

d[i] = np.hstack(d[i])

为此：

d[i] = list(np.hstack(d[i]))

我认为这个问题是numpy特有的。我仍然很好奇为什么它不适用于numpy。

我刚刚想出了一个快速解决方案：

更改此行：

d[i] = np.hstack(d[i])

为此：

d[i] = list(np.hstack(d[i]))

我认为这个问题是numpy特有的。我仍然很好奇为什么它不能与numpy一起工作。

要能够调用

d[I][3]

这似乎是一个嵌套列表并使用hstack，您需要将

d[I]

列表放在嵌套列表中。您可以在上阅读更多信息

因此，

list（np.hstack（d[i]））

将数组转换为嵌套列表形式。您可以自己执行一个简单的脚本，并且可以看到

np.array（）

实际上并没有返回嵌套列表表单，因为它本身已经在数组表单中

import numpy as np

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

# outputs [1,2,3]

要能够调用似乎是嵌套列表的

d[i][3]

并使用hstack，您需要将

d[i]

列表置于嵌套列表中。您可以在中阅读更多信息

因此，

list（np.hstack（d[i]））

将数组转换为嵌套列表形式。您可以自己执行一个简单的脚本，并且可以看到

np.array（）

实际上并没有返回嵌套列表表单，因为它本身已经在数组表单中

import numpy as np

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

# outputs [1,2,3]

使用您添加的

：

In [28]: d[0]                                                                                                
Out[28]: 
['B01A8L6KKO',
 ['873124006834',
  'HORI Premium Protector - Pikachu Edition for Nintendo New 2DS XL',
  4408]]
In [29]: np.array(d[0], object)                                                                              
Out[29]: 
array(['B01A8L6KKO',
       list(['873124006834', 'HORI Premium Protector - Pikachu Edition for Nintendo New 2DS XL', 4408])],
      dtype=object)
In [30]: np.hstack(np.array(d[0], object))                                                                   
Out[30]: 
array(['B01A8L6KKO', '873124006834',
       'HORI Premium Protector - Pikachu Edition for Nintendo New 2DS XL',
       '4408'], dtype='<U64')

分配给此数组的任何内容都将转换为字符串

In [34]: x = np.hstack(np.array(d[0], object))                                                               
In [35]: x[3] = 123                                                                                          
In [36]: x                                                                                                   
Out[36]: 
array(['B01A8L6KKO', '873124006834',
       'HORI Premium Protector - Pikachu Edition for Nintendo New 2DS XL',
       '123'], dtype='<U64')

hstack

确保所有输入都是数组，然后再将它们传递到

串联

：

In [49]: [np.atleast_1d(x) for x in d[0]]                                                                    
Out[49]: 
[array(['B01A8L6KKO'], dtype='<U10'), array(['873124006834',
        'HORI Premium Protector - Pikachu Edition for Nintendo New 2DS XL',
        '4408'], dtype='<U64')]

tolist

通常更适合于从数组生成列表，尽管在这里没有多大区别：

np.hstack（d[0]）.tolist（）

另一种平展列表的方法是：

In [62]: x = np.hstack([np.array(j, object) for j in d[0]])                                                  
In [63]: x                                                                                                   
Out[63]: 
array(['B01A8L6KKO', '873124006834',
       'HORI Premium Protector - Pikachu Edition for Nintendo New 2DS XL',
       4408], dtype=object)

x[3]

仍然是一个整数

但您也可以直接展平列表（因为它们都由字符串和列表组成）：