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python關(guān)于矩陣重復(fù)賦值覆蓋問題的解決方法

 更新時(shí)間：2019年07月19日 09:21:48   作者：古德蠟克  
這篇文章主要介紹了python關(guān)于矩陣重復(fù)賦值覆蓋問題的解決方法,涉及Python深拷貝與淺拷貝相關(guān)操作與使用技巧,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了python關(guān)于矩陣重復(fù)賦值覆蓋問題的解決方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

import itertools
import numpy as np
comb = list(itertools.combinations(list(range(regions)), 2))
bands_info = []
coeff = np.zeros([bands, len(comb)])
for cla in range(classes):
  class_info = data[:,cla*bands*regions:(cla+1)*bands*regions]
  for bs in range(bands):
    n = bs*regions
    for i in range(len(comb)):
      index1 = comb[i][0]+n
      index2 = comb[i][1]+n
      part1 = class_info[:, index1]
      part2 = class_info[:, index2]
      coeff[bs, i] = (np.corrcoef(part1, part2))[0, 1]
  bands_info.append(coeff.reshape([1,-1]))
coeff_info = np.vstack((bands_info[0], bands_info[1], bands_info[2],bands_info[3]))

例如這個(gè)循環(huán)賦值過程，最終得出來的結(jié)果是bands_info這個(gè)List里面每一個(gè)矩陣都是一樣的，這是為什么呢？我一開始也在這里糾結(jié)了很長(zhǎng)時(shí)間，思來想去感覺沒錯(cuò)的呀。后來想想以前學(xué)的C語(yǔ)言知識(shí)，才有點(diǎn)明白。原來python里面有淺層copy和深層copy這一說，同是一個(gè)矩陣的話占用的是同一個(gè)地址，在里面進(jìn)行重復(fù)賦值的話前面的值都會(huì)被覆蓋掉。不只是當(dāng)前變量被覆蓋掉，就是你之后用到這個(gè)變量的也會(huì)被覆蓋。比如說你a的變量被b覆蓋了，那你后面用到a的變量的地方，a的值也會(huì)變成b的值。是不是很可怕。

那么應(yīng)該怎么進(jìn)行修改呢？

import itertools
import numpy as np
comb = list(itertools.combinations(list(range(regions)), 2))
bands_info = []
for cla in range(classes):
  coeff = np.zeros([bands, len(comb)])
  class_info = data[:,cla*bands*regions:(cla+1)*bands*regions]
  for bs in range(bands):
    n = bs*regions
    for i in range(len(comb)):
      index1 = comb[i][0]+n
      index2 = comb[i][1]+n
      part1 = class_info[:, index1]
      part2 = class_info[:, index2]
      coeff[bs, i] = (np.corrcoef(part1, part2))[0, 1]
  bands_info.append(coeff.reshape([1,-1]))
coeff_info = np.vstack((bands_info[0], bands_info[1], bands_info[2],bands_info[3]))

改成這樣就可以了。就是將初始矩陣在循環(huán)里在重新設(shè)定一遍，意思相當(dāng)就是給了一次新的地址，再進(jìn)行復(fù)制的話就不會(huì)覆蓋前面的結(jié)果了。

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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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