Pythonのスライシングが理解ができません。教えてください。

Question

以下スライシングのの使い方がよくわからないのですが、教えてください。

①以下のコードを実行した場合の出力
import numpy as np
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B=A[0,:]
A[0,:]=0
B

⇒array([0,0,0])

②以下のコードを実行した場合の出力
import numpy as np
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B=A.flatten()
A[1,:]=0
B[-1]

⇒6

②に関して
A[1,:]=0をしているので、
A
array([[1,2,3],
[0,0,0]])
になって、
B[-1]がきているので、
答えが[0,0,0]になるかと思いきや、「6」だったので、
考え方がわかりません。詳しく教えていただけると助かります。
よろしくお願いします。

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[ozwk]

B=A.flatten()の時点で
1. Bがどうなるかは見ましたか?
2. それは予想通りですか?

Answer 1

• 考え方がわかりません。詳しく教えていただけると助かります。

疑問に思われている点は、ViewかCopyかの問題です。

NumPy配列ndarrayがビューかコピーか、メモリを共有しているか判定に書かれているとおりです。

>> import numpy as np
>>> A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> B=A[0,:]
>>> A.base
>>> B.base
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

Aはビューではありませんが、Bはビューです。
そのため、Aへの変更はBに反映します。

>>> import numpy as np
>>> A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> B=A.flatten()
>>> A.base
>>> B.base

AもBもビューではありません。
そのため、Aへの変更はBに反映しません。

Bを一次元配列にしてViewにしたければ以下のようにreshapeを使います。

>>> import numpy as np
>>> A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> B=A.reshape(6)
>>> print(B)
[1 2 3 4 5 6]
>>> A.base
>>> B.base
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> A[1,:]=0
>>> print(B[-1])
0

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ppaulさん
理解できました。ありがとうございました。

Answer 2

numpy.ndarray.flatten() はコピーを返すからです。

Bの指しているものはAの指しているものとは異るものなので、Aの変更はBに及びません。

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TakaiYさん
なるほど、そうやって考えるのですね。ありがとうございます。