Python 在Numpy中交换行将生成一个嵌入式数组

我试图使用以下数组交换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]])

当我使用以下代码时：

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

我的数组变为

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、希望和梦想的那样。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)

---

为什么会发生这种情况/我如何才能正确执行此切片？

您可以使用

vstack

：

In [5]: np.vstack([A[3], A[0:3]])                                                               
Out[5]: 
array([[ 1,  4,  5, -9, -7],
       [ 0, -3, -6,  4,  9],
       [-1, -2, -1,  3,  1],
       [-2, -3,  0,  3, -1]])

---

第一个表达式可以写得更简单

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

因此，第二个可以写成

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

这比使用

roll

更通用，因为您可以使用以下命令移动任意行

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

---

np.roll

如评论所示可能是最佳选择。您还可以使用

np.r\
：

A[np.r_[3,0:3]]

输出：

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