为什么在赋值/复制时NumPy数组会失去维度？

Question

I have the following code:

print(type(a1), a1.shape)
a2 = a1                  #.reshape(-1,1,2) this solves my problem
print(type(a2), a2.shape)

输出结果如下：

<class 'numpy.ndarray'> (8, 1, 2)
<class 'numpy.ndarray'> (8, 2)

我知道（注释掉的）reshape 可以解决我的问题，但是我想了解为什么简单的赋值会导致数组失去中心维度。

有人知道发生了什么事吗？为什么使用另一个名称引用数组会改变其维度？

- Tony Power

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我无法想象任何一种方式，使得赋值a2 = a1会改变底层的NumPy数组对象。请问您能否发布完整的代码以重现您所看到的问题，同时附上您使用的任何库的版本？（我已经看到了您在Ajit的回答下面留下的opencv链接，但我无法准确地推断出这段代码与本问题的关系。） - Alex Riley

我注意到了reshape，但是在那段代码中发生的远不止简单的赋值或复制。NumPy数组不会因为赋值或使用copy()方法而失去维度，只有在特定的索引操作、显式重塑、沿轴缩减等情况下才会失去维度。在你提供的链接中，good_new被赋值为p1的索引结果，而p1是cv.calcOpticalFlowPyrLK(..., p0, ...)的输出，所以如果需要引入额外的维度，我并不感到惊讶。我认为你问题的前提是不正确的，所以我不确定该如何回答。 - Alex Riley

good_new有一个中心维度，只需打印它即可。如果您在赋值语句上删除reshape语句，p0将会失去它。我也对此感到惊讶，但事实就是如此。干杯！ - Tony Power

好的，我想我明白了：当我运行脚本时，“good_new”的形状为（17,2）。这似乎是因为“p0”和“p1”都具有形状（17,1,2），而“st”具有形状（17,1），脚本设置“good_new = p1 [st == 1]”（第43行）。由于布尔索引（即“p1 [st == 1]”），从“p1”中删除了中心维度，然后将此2D数组分配给“good_new”变量。这就是为什么在将其重新分配回名称“p0”之前必须重塑“good_new”（必须为3D）。因此，由于索引而不是赋值/复制，维度丢失了。 - Alex Riley

亲爱的Alex，我完全忘记了那个操作。你是对的！我需要更多的睡眠。非常感谢。 - Tony Power

Answer 1

看一下评论中提到的openCV脚本，通过布尔索引会丢失一个维度，而不仅仅是赋值操作。

那个脚本中数组的名称是p0和good_new。

以下是该脚本中的操作步骤：

1. p0 is a 3D array with shape (17, 1, 2).

2. The line:

   p1, st, err = cv.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)
   

   creates new arrays, with array p1 having shape (17, 1, 2) and array st having shape (17, 1).

3. The assignment good_new = p1[st==1] creates a new array object by a Boolean indexing operation on p1. This is a 2D array has shape (17, 2). A dimension has been lost through the indexing operation.

4. The name p0 needs to be assigned back to the array data contained in good_new, but p0 also needs to be 3D. To achieve this, the script uses p0 = good_new.reshape(-1, 1, 2).

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为了完整起见，值得总结一下为什么步骤（3）中的布尔索引操作会导致维度消失。

布尔数组st == 1的形状为(17, 1)，与p1的初始维度(17, 1, 2)相匹配。

这意味着选择发生在p1的第二个维度上：索引器数组st == 1决定了应该在结果数组中包含哪些形状为(2,)的数组。最终数组的形状将为(n, 2)，其中n是布尔数组中True值的数量。

此行为在NumPy文档此处中详细说明。

- Alex Riley

Answer 2

我不确定为什么会出现这种情况，但它不应该返回这样的结果。请问您可以分享一下a1是如何创建的吗？

我尝试了下面的方法，但无法重新创建它。

a1=np.ones((8,1,2),dtype=np.uint8)
print(type(a1), a1.shape)

<class 'numpy.ndarray'> (8, 1, 2)

a2=a1

print(type(a2), a2.shape)

<class 'numpy.ndarray'> (8, 1, 2)`

- Ajit Singh

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嗨，Ajit。您可以在此处查看代码：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python/tutorial_code/video/optical_flow/optical_flow.py。请注意代码中的最后一行。祝好。 - Tony Power