Numpy中使用元组进行索引时的奇怪行为

在本文中，我们将介绍Numpy中使用元组进行索引时的一些奇怪行为。在Python中，元组可以用于表示一个位置，而Numpy中的数组可以有多个维度，因此元组在Numpy中可以被用作多维数组的索引。然而，我们发现当使用元组进行索引时，有些情况下会出现一些意外的结果。

阅读更多：Numpy 教程

基本用法

让我们先看看Numpy中使用元组进行索引的基本语法。假设我们有一个二维数组a：

import numpy as np

a = np.array([[0, 1, 2],
              [3, 4, 5]])

我们可以使用一个元组来表示一个位置，并使用方括号对数组进行索引：

pos = (1, 2)
print(a[pos]) # 输出 5

这里的pos表示二维数组a中的第二行第三列（从0开始计数）。

多个元组索引

Numpy还允许我们在一个数组中使用多个元组进行索引，这时每个元组表示一个维度的位置。例如，假设我们有一个三维数组b：

b = np.array([[[ 0,  1,  2],
               [ 3,  4,  5],
               [ 6,  7,  8]],

              [[ 9, 10, 11],
               [12, 13, 14],
               [15, 16, 17]]])

我们可以使用两个元组来表示一个三维数组中的位置：

pos = (1, 2, 1)
print(b[pos]) # 输出 16

这里的pos表示三维数组b中的第二个元素（一个二维数组）、第三行和第二列。

奇怪的行为

现在让我们来看一些奇怪的行为。假设我们有一个三维数组c和一个二维数组d：

c = np.array([[[ 0,  1,  2],
               [ 3,  4,  5],
               [ 6,  7,  8]],

              [[ 9, 10, 11],
               [12, 13, 14],
               [15, 16, 17]]])

d = np.array([[ 1,  2,  3],
              [ 4,  5,  6]])

现在，假设我们想要使用多个元组来索引数组c中的元素，并将d中对应位置的值与索引到的c中的元素相加。我们可以这样做：

pos1 = (0, 1, 2)
pos2 = (1, 0)
c[pos1] += d[pos2]

这里的pos1表示三维数组c中的第一元素、第二行、第三列，pos2表示二维数组d中的第二行第一列。我们使用这两个索引位置分别访问数组c和d，并将d中的值加到c中访问到的元素上。

现在，让我们看看数组c和d的值：

print(c)
'''
array([[[ 0,  1,  5],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]]])
'''

print(d)
'''
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
'''

我们可以看到，c的第一层的第二行、第三列的值从5变为了8，而第一层的其它元素仍然保持原来的值。这是因为我们使用元组进行索引后，返回的是一个视图（view）而非副本（copy）。

具体来说，使用元组索引Numpy数组时，返回的是该数组的一个视图，而非副本。如果我们使用视图来修改数组元素，则会影响到原数组。

那么，什么是视图呢？视图是指Numpy中一种特殊的数组对象，它与原数组共享同一块内存空间。因此，我们对视图所做的任何修改，都会反映在原数组中。

注意，视图对象与原始对象之间的关系不能通过赋值操作来改变。例如，将视图赋值为另一个数组或将数组赋值给视图，都只会创建一个新对象，而不会改变其关系。

如果想修改数组，而不改变原数组，可以通过创建副本来实现。具体来说，我们可以使用数组的copy()方法来创建副本。

解决上述问题的方法是，将数组c的视图强制转换为副本。具体来说，我们可以使用copy()方法来创建数组c的一个副本，然后使用副本进行操作：

c_copy = c.copy()
c_copy[pos1] += d[pos2]

现在，如果我们打印c和d的值，我们可以看到它们没有被修改：

print(c)
'''
array([[[ 0,  1,  5],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]]])
'''

print(d)
'''
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
'''

总结

在本文中，我们介绍了Numpy中使用元组进行索引的基本用法，以及使用多个元组进行索引的方法。我们还探讨了Numpy中使用元组进行索引时可能会遇到的一些奇怪行为，特别是视图与副本之间的关系。为了避免这些问题，我们建议使用副本来修改数组。