如何使用它的两个意见，修改NumPy.recarray

Question

我新的Python和numpy的，并且我面临一个问题，即施加到掩蔽视图时我不能修改numpy.recarray。我从文件中读取recarray，然后创建两个蒙面的意见，然后尝试修改在for循环的值。下面是一个例子代码。

import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab


dat = mlab.csv2rec(args[0], delimiter=' ')
m_Obsr = dat.is_observed == 1
m_ZeroScale = dat[m_Obsr].scale_mean < 0.01


for d in dat[m_Obsr][m_ZeroScale]:
    d.scale_mean = 1.0

但是，当我打印结果

newFile = args[0] + ".no-zero-scale"

mlab.rec2csv(dat[m_Obsr][m_ZeroScale], newFile, delimiter=' ')

所有这些文件中的scale_means，仍为零。

我一定是做错了什么。有没有修改的值的正确方法 视图？难道是因为我申请两种观点一一？

感谢您。

Answer 1

我觉得你有这个术语“蒙面意见”一种误解，并应（重新）阅读的图书（现在可免费下载）澄清你的理解。

我从引述部分3.4.2：

  

高级选择被触发时   选择对象obj是一个   非元组序列对象，ndarray   或（数据类型整数或布尔的）   与至少一个元组序列   对象或ndarray（的数据类型   整数或布尔）。有两种类型的   先进的索引：整数和   布尔。先进的选择总是   返回数据的副本（对比度   基本切片返回一个   视图）。

你在做什么这里是高级选择（布尔那种），这样你得到一个副本，从来没有在任何地方结合 - 你在复印件的更改，然后就让它走，然后写一个新鲜复制从原始

一旦你理解这个问题的解决方案应该是简单的：让你的副本一次，就该副本的更改，并编写相同的副本。即：

dat = mlab.csv2rec(args[0], delimiter=' ')
m_Obsr = dat.is_observed == 1
m_ZeroScale = dat[m_Obsr].scale_mean < 0.01
the_copy = dat[m_Obsr][m_ZeroScale]

for d in the_copy:
    d.scale_mean = 1.0

newFile = args[0] + ".no-zero-scale"
mlab.rec2csv(the_copy, newFile, delimiter=' ')