python关于矩阵重复赋值覆盖问题的解决方法

脚本专栏 2024/11/5 佚名

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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：

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]))

例如这个循环赋值过程，最终得出来的结果是bands_info这个List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copy和深层copy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a的变量被b覆盖了，那你后面用到a的变量的地方，a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？

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。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

python,矩阵,重复赋值,覆盖问题,解决方法

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python,矩阵,重复赋值,覆盖问题,解决方法

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这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

2024年11月05日

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