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無(wú)法修改較大數(shù)據(jù)集中的項(xiàng)目

無(wú)法修改較大數(shù)據(jù)集中的項(xiàng)目

尚方寶劍之說(shuō) 2021-11-16 10:37:51
我的數(shù)據(jù)集由矩陣的多維數(shù)組組成。我正在嘗試更改其中一個(gè)矩陣的值，但即使在我重新分配了新值后，我編寫的代碼仍然顯示舊值：import h5pyimport numpy as npf1 = h5py.File('myfile.h5', 'r+')print("Keys: %s" % f1.keys())print("old value is :", f1["myArray"][0][0][0])f1["myArray"][0][0][0] = 100f1.close()f2 = h5py.File('myfile.h5', 'r')print("Keys: %s" % f2.keys())print("new value is :", f2["myArray"][0][0][0])f2.close()
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Helenr

TA貢獻(xiàn)1780條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

問(wèn)題在于你如何索引。要執(zhí)行您想要的操作，您需要寫入該項(xiàng)目[0,0,0]（而不是[0][0][0]）。以下代碼執(zhí)行您的意圖：


import h5py

import numpy as np


file = h5py.File('myfile.h5', 'w')


file["myArray"] = np.arange(5*5*5).reshape(5,5,5)

print("old value is :", file["myArray"][0,0,0])


file["myArray"][0,0,0] = 100

print("new value is :", file["myArray"][0,0,0])


file.close()

（在您關(guān)閉/重新打開文件時(shí)也可以工作，為了清楚起見，我省略了該文件）。此代碼輸出：


old value is : 0

new value is : 100

請(qǐng)考慮Numpy 關(guān)于索引的文檔以獲取更多信息。


閱讀文檔后，您應(yīng)該感到驚訝，您所做的并沒有奏效。因?yàn)?/p>


A = np.arange(5*5*5).reshape(5,5,5)

A[0][0][0] = 100

print(A[0,0,0])

確實(shí)輸出100。這是有效的，因?yàn)槊看文愣紩?huì)[0]得到一個(gè)指向子數(shù)組（而不是副本）的指針。修改此子數(shù)組的條目從而修改基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（原始數(shù)組）。


我的猜測(cè)是，因?yàn)閔5py寫入光盤，[0]第一次獲取確實(shí)返回一個(gè)副本（而此后返回一個(gè)指針）。這個(gè)懷疑在這個(gè)例子中得到證實(shí)：


import h5py

import numpy as np


file = h5py.File('myfile.h5', 'w')

file["myArray"] = np.arange(5*5*5).reshape(5,5,5)


data = file["myArray"][0]

data[0,0] = 100

print(data[0,0])

print(file["myArray"][0,0,0])


file.close()

哪個(gè)輸出


100

0


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反對(duì) 回復(fù) 2021-11-16
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