NumPy切片和索引产生不同的结果

Question

在numpy中，通过切片、掩码或花式索引操作获得的子数组仅是对原始数组的视图。这可以通过以下方式进行演示：

$ python3
Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) 
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> np.__version__
'1.11.0'

>>> a = np.arange(3); a[:2] = 111; a
array([111, 111,   2])

>>> a = np.arange(3); a[a<2] = 111; a
array([111, 111,   2])

>>> a = np.arange(3); a[[0,1]] = 111; a
array([111, 111,   2])

在上面的例子中，整个子数组都被赋值了。但是如果我们将值赋给子数组的一个元素，则切片操作的结果仍然表现为视图，而掩码和花式索引操作的结果则表现为独立的副本：

>>> a = np.arange(3); a[:2][0] = 111; a
array([111,   1,   2])

>>> a = np.arange(3); a[a<2][0] = 111; a
array([0, 1, 2])

>>> a = np.arange(3); a[[0,1]][0] = 111; a
array([0, 1, 2])

这是numpy的一个bug吗？还是故意设计成这样呢？如果是故意设计成这种不一致性的话，有什么理由可以证明呢？

- Leon

Answer 1

这不是一个错误。只要你将切片对象传递给Numpy数组，返回的子数组就是原始项目的视图，这意味着即使是切片赋值或单个项目赋值也会更改原始数组。但在其他情况下，返回的结果不是一个视图。实际上它是所选切片的浅层视图（副本），仅支持像Python中的其他可变对象一样的切片赋值。 文档 中也提到了这一点：

[...] 与索引数组一样，返回的是数据的副本，而不是如片段中所得到的视图。

- Mazdak

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好的，这意味着我还不太理解Python中赋值是如何工作的。现在我的第一印象是a[i]的求值方式取决于它是否出现在赋值运算符的左侧。重新阅读文档后，我发现对于用户定义的对象，赋值object[expr] = ...通过object.setitem进行求值，而在其他情况下，则使用object.getitem。 - Leon

@Leon 确实如此。这就是Python中设置项目和获取项目的工作方式。 - Mazdak