Python 交换numpy数组中的列？

然后

不起作用。但是，直接调用代码

swap_columns(data, 0, 1)

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是的。为什么会发生这种情况？我如何修复它？错误表示“IndexError:0-d数组只能使用单个（）或一个新轴列表（以及单个…）作为索引”，这意味着参数不是int？我已经尝试过将cols转换为int，但没有解决它。

这里有两个问题。首先，传递给函数的

数据
显然不是二维NumPy数组——至少错误消息是这样说的

第二个问题是，代码没有达到您期望的效果：

temp = my_array[:,0]
my_array[:,0] = my_array[:,1]
my_array[:,1] = temp

问题在于Numpy不创建实际数据的副本，而是创建相同数据的视图。要使其工作，您必须显式复制

my_array = numpy.arange(9).reshape(3, 3)
# array([[0, 1, 2],
#        [3, 4, 5],
#        [6, 7, 8]])
temp = my_array[:, 0]
my_array[:, 0] = my_array[:, 1]
my_array[:, 1] = temp
# array([[1, 1, 2],
#        [4, 4, 5],
#        [7, 7, 8]])

或使用

基于@Sven的答案：

my_array[:,[0, 1]] = my_array[:,[1, 0]]

我发现以下各项最快：

import numpy as np
my_array = np.arange(9).reshape(3, 3)
print my_array

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]

def swap_cols(arr, frm, to):
    arr[:,[frm, to]] = arr[:,[to, frm]]

swap_cols(my_array, 0, 1)
print my_array

[[1 0 2]
 [4 3 5]
 [7 6 8]]

def swap_rows(arr, frm, to):
    arr[[frm, to],:] = arr[[to, frm],:]

my_array = np.arange(9).reshape(3, 3)
swap_rows(my_array, 0, 2)
print my_array

[[6 7 8]
 [3 4 5]
 [0 1 2]]

时间分析：

my_array[:, 0], my_array[:, 1] = my_array[:, 1], my_array[:, 0].copy()

详情如下:

import numpy as np
my_array = np.arange(900).reshape(30, 30)

高级切片时间为：

%timeit my_array[:, 0], my_array[:, 1] = my_array[:, 1], my_array[:, 0].copy()
The slowest run took 15.05 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 1.72 µs per loop

在NumPy中交换列的一种优雅方式类似于交换两个变量
在Python中，例如：
x，y=y，x

%timeit my_array[:,[0, 1]] = my_array[:,[1, 0]]
The slowest run took 7.38 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 6.9 µs per loop

假设您有一个numpy数组
a
，如下所示：

i, j = 0, 1
A.T[[i, j]] = A.T[[j, i]]  # swap the columns i and j

A.T[[0,1]]=A.T[[1,0]]
将交换前两列：

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

Upvote对于copy（）部分，我的代码中缺少了这一点。高级切片似乎也不会复制数据。@MateenUlhaq请放心，它会的。看看链接的文档，或者自己试试。确实非常优雅和聪明。谢谢
i, j = 0, 1
A.T[[i, j]] = A.T[[j, i]]  # swap the columns i and j

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

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