当我运行一行代码
a = np.zeros((5,3))
a[1] = [0,1,0]
a[1] == [0,0] =>true
a[2] ==[0,0] =>
问题解析:a是一个numpy数组,其子数组也是一个numpy数组
>> a=np.zeros((5,3))>>> aarray([[ 0.,0.,0.],[ 0.,0.]])>>> a[2] == [0,1]array([ True,True,False],dtype=bool)
可以看出,numpy数组和普通数组、numpy数组做逻辑比较,实际上是挨个比较,比较结果仍然是一个numpy数组。
>> type(a[2])
问题解决:方法一:把a定义为普通二维数组。
方法二:用.all()与.any()
>> a[2]array([ 0.,0.])>>> (a[2]==[0,0]).any()True>>> (a[2]==[0,0]).all()False
注意:即便是通过如下方式定义的数组,其元素仍然是narray格式。
>>sss = np.array([[0 for i in range(3)] for j in range(self.N)]>>>sss[0] array([0,0])
通过赋值方式改变narray元素:
>> sss[0] = [0,0]>>> print(sss)array([[ 0.,[ 1.,1.,1.],1.]])>>> type(sss[0])
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