本文实例讲述了python关于矩阵重复赋值覆盖问题的解决方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
出现进口itertools
进口numpy np
梳子=(itertools.combinations列表(列表(范围(地区)),2))
bands_info=[]
多项式系数=np。0((乐队,len(梳理)))
cla的范围(类):
class_info=数据(:,cla *乐队*区域:(cla + 1) *乐队*区域)
bs的范围(乐队):
n=b *地区
因为我在范围(len(梳理)):
index1=梳子[我][0]+ n
index2=梳子[我][1]+ n
part1=class_info [: index1]
第二部分=class_info [: index2]
多项式系数(废话,我)=(np。corrcoef (part1 part2) [0, 1]
bands_info.append (coeff.reshape ([1]))
coeff_info=np。vstack (bands_info [0], bands_info [1], bands_info [2], bands_info [3]))
之前
例如这个循环赋值过程,最终得出来的结果是bands_info这个列表里面每一个矩阵都是一样的,这是为什么呢?我一开始也在这里纠结了很长时间,思来想去感觉没错的呀。后来想想以前学的C语言知识,才有点明白。原来python里面有浅层副本和深层复制这一说,同是一个矩阵的话占用的是同一个地址,在里面进行重复赋值的话前面的值都会被覆盖掉。不只是当前变量被覆盖掉,就是你之后用到这个变量的也会被覆盖。比如说你一个的变量被b覆盖了,那你后面用到一个的变量的地方,一个的值也会变成b的值。是不是很可怕。
那么应该怎么进行修改呢?
出现进口itertools
进口numpy np
梳子=(itertools.combinations列表(列表(范围(地区)),2))
bands_info=[]
cla的范围(类):
多项式系数=np。0((乐队,len(梳理)))
class_info=数据(:,cla *乐队*区域:(cla + 1) *乐队*区域)
bs的范围(乐队):
n=b *地区
因为我在范围(len(梳理)):
index1=梳子[我][0]+ n
index2=梳子[我][1]+ n
part1=class_info [: index1]
第二部分=class_info [: index2]
多项式系数(废话,我)=(np。corrcoef (part1 part2) [0, 1]
bands_info.append (coeff.reshape ([1]))
coeff_info=np。vstack (bands_info [0], bands_info [1], bands_info [2], bands_info [3]))
之前
改成这样就可以了。就是将初始矩阵在循环里在重新设定一遍,意思相当就是给了一次新的地址,再进行复制的话就不会覆盖前面的结果了。
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
