交换np.array的两列时发生了什么？

Question

import numpy as np
from scipy import linalg as linalg
M = np.array([[1,2],[2,1],[3,4],[4,3]])
Evals, Evecs = linalg.eigh(M.T.dot(M))
EvecShape = Evecs.shape
print Evals
print Evecs
ncols = EvecShape[1]
for i in range(ncols/2):
    Evals[i], Evals[ncols-1-i] = Evals[ncols-1-i], Evals[i]
    Evecs[:,i], Evecs[:,ncols-1-i] = Evecs[:,ncols-1-i], Evecs[:,i]
print Evals
print Evecs

我想计算MT*M的特征值和特征向量，并通过交换相应的列对特征值进行降序排序。结果如下：

[  2.  58.]
[[-0.70710678  0.70710678]
 [ 0.70710678  0.70710678]]
[ 58.   2.]
[[ 0.70710678  0.70710678]
[ 0.70710678  0.70710678]]

看来我确实在Evals中交换了元素。但对于爱唯客来说，显然有些地方出了问题。有人能告诉我这里发生了什么事吗

Answer 1

你正在尝试像二维数组一样对特征向量排序。不好的。使用特定的方法。在下面

import numpy as np
from scipy import linalg as linalg
M = np.array([[1,2],[2,1],[3,4],[4,3]])
Evals, Evecs = linalg.eigh(M.T.dot(M))
print Evals
print Evecs

index = Evals.argsort()[::-1]   

Evals= Evals[index]
Evecs = Evecs [:,index]

print Evals
print Evecs

Answer 2

代码的问题是，当您尝试交换列时，在读取第一列之前，会用另一列覆盖其中一列。这是因为数组切片（如果可能）不复制数据，而是引用被切片数组的缓冲区

你可以

• 像这样使用.copy()强制复制

是的

Evecs[:,i], Evecs[:,ncols-1-i] = Evecs[:,ncols-1-i], Evecs[:,i].copy()

或者

• 避免循环，只需

是的

Evecs = Evecs[:, ::-1]