ndarray（numpython）赋值分配0的数组：为什么？

所以在这个简单的代码中

result[columnNumber] = column #this assignment fails for some reason!

失败了，特别是它只是分配了一个零数组，而不是它应该分配的，我不知道为什么！这是完整的代码：

    """Softmax."""

scores = [3.0, 1.0, 0.2]

import numpy as np

def softmax(x):
    """Compute softmax values for each sets of scores in x."""
    data=np.array(x)
    columnNumber=0
    result=data.copy()
    result=result.T

    for column in data.T:
        sumCurrentColumn=0
        try: #Since 'column' can potentially be just a double,and sum needs some iterable object
            sumCurrentColumn=sum(np.exp(column))
        except TypeError:
            sumCurrentColumn=np.exp(column)



        column=np.divide(np.exp(column),sumCurrentColumn)
        print(column)
        print('before assignment:'+str(result[columnNumber]))
        result[columnNumber] = column #this assignment fails for some reason!
        print('after assignment:'+str(result[columnNumber]))
        columnNumber+=1 

    result=result.T

    return result


scores = np.array([[1, 2, 3, 6],
                   [2, 4, 5, 6],
                   [3, 8, 7, 6]])

print(softmax(scores))

这是它的输出：

   [ 0.09003057  0.24472847  0.66524096]
before assignment:[1 2 3]
after assignment:[0 0 0]
[ 0.00242826  0.01794253  0.97962921]
before assignment:[2 4 8]
after assignment:[0 0 0]
[ 0.01587624  0.11731043  0.86681333]
before assignment:[3 5 7]
after assignment:[0 0 0]
[ 0.33333333  0.33333333  0.33333333]
before assignment:[6 6 6]
after assignment:[0 0 0]
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]

---

在您的示例中，输入的

分数

都是整数，因此

数据

数组的数据类型是整数。因此，

result

也是一个整数数组。不能将浮点值赋给整数数组——numpy数组具有不能动态更改的同构数据类型。行

result[columnNumber]=column

将

列中的值截断为整数，由于它们都在0和1之间，所以分配的值都是0

尝试将
结果的创建更改为：

result = data.astype(float)

（默认情况下，
astype
方法创建一个副本，即使
数据
已经具有指定的类型。）
您的数组
结果
具有类型
int
，因此所有浮点值都会自动转换为
int
，在这种情况下
0
。使用这个
result=data.astype（float）
我感觉有点糟糕，我自己拿不到：）Thx人！顺便说一句，因为我不知道x是否是多维数组，我想我必须使用异常处理，因为sum（）作为参数iterable，而double或int不是。但这感觉不对。你知道有什么更优雅的方法可以做到这一点吗？