Python 替换原始值

我有一个numpy数组

y

，我正试图保存它，但是它被以下操作替换：

ys = np.unique(y)
y2 = y
for i,val in enumerate(ys):
    y2[y2==val]=i

---

为什么原始numpy阵列会被此操作替换？最初，

ys

是1,5,7，在上述操作之后，

np.unique（y）

给出：

0,1,2

如前所述，

y2=y

只是对底层numpy数组进行了另一次引用。就python而言，

y2

和

y

是无法区分的。您甚至可以检查

y2是否为y

将返回

True

，并且两个数组都具有相同的

id

（内存位置）。如注释中所述，您可以制作不共享相同内存地址的

y2

副本

y

：

y2 = y.copy()

或者（也许更有效），您可以依赖内置的numpy函数。在这种情况下，我认为

numpy.digitalize

可能适合您的需要：

np.digitize(y, np.unique(y)) - 1

看起来很有意思

>>> a = np.array([0, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 10, 30])
>>> b = np.digitize(a, np.unique(a)) - 1
>>> b
array([0, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 6, 7])

---

如前所述，

y2=y

只是对底层numpy数组进行另一次引用。就python而言，

y2

和

y

是无法区分的。您甚至可以检查

y2是否为y

将返回

True

，并且两个数组都具有相同的

id

（内存位置）。如注释中所述，您可以制作不共享相同内存地址的

y2

副本

y

：

y2 = y.copy()

或者（也许更有效），您可以依赖内置的numpy函数。在这种情况下，我认为

numpy.digitalize

可能适合您的需要：

np.digitize(y, np.unique(y)) - 1

看起来很有意思

>>> a = np.array([0, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 10, 30])
>>> b = np.digitize(a, np.unique(a)) - 1
>>> b
array([0, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 6, 7])

---

这是因为当您执行

y2[y2==val]=i

时，您正在操作原始数组y。Python不会复制np数组，除非您像@John Galt提到的那样显式地告诉它。

---

而不是执行

y2=y

do

y2=y.copy（）

。这将创建一个

y

的副本，您将操作副本而不是原始副本。

这是因为当您执行

y2[y2==val]=i

时，您正在操作原始数组y。Python不会复制np数组，除非您像@John Galt提到的那样显式地告诉它。 而不是执行

y2=y

do

y2=y.copy（）

。这将创建一个

y

的副本，您将操作副本而不是原始副本。

复制

y2=y.copy（）

复制

y2=y.copy（）