我可以使 Numpy 数组不可变吗？

Posted 2023-02-14

【中文标题】我可以使 Numpy 数组不可变吗？

【英文标题】：Can I make a Numpy array immutable?

【发布时间】：2022-01-20 11:34:50

【问题描述】：

此帖https://***.com/a/5541452/6394617

建议一种使 Numpy 数组不可变的方法，使用 .flags.writeable = False

但是，当我测试这个时：

arr = np.arange(20).reshape((4,5))
arr.flags.writeable = False
arr

for i in range(5):
    np.random.shuffle(arr[:,i])

arr

数组在原地打乱，甚至没有警告。

问题：有没有办法使数组不可变？

背景：

对于上下文，我正在做机器学习，我有特征数组 X，它是浮点数和标签数组 y，它是整数。

我是 Scikit-learn 的新手，但从我读过的内容来看，fit 方法似乎将数组打乱了。也就是说，当我创建两个数组，为数据拟合模型，然后检查数组时，它们是原始顺序的。所以我只是不熟悉 Scikit-learn 是如何洗牌的，也无法在网上找到一个简单的解释。

我正在使用许多不同的模型，并在两者之间进行一些预处理，我担心在某些时候我的两个数组可能会被打乱，从而使行不再适当地对应。

如果我能让数组不可变，我会放心。我确信我可以切换到元组而不是 Numpy 数组，但我怀疑这会更复杂且更慢。

【问题讨论】：

我会搞砸术语，但arr[:, i] 返回的内容类似于数据的“视图”，而不是数组本身。 np.random.shuffle(x) 会报错

scikit-learn 的 fit 不应该洗牌。如果它洗牌任何东西，它应该做整行。

@QuangHoang，我知道 scikit-learn 默认会随机播放（行，而不是列），但是当我在 clf.fit(X,y) 之前调用 X.flags.writeable = False 并且没有导致任何错误时，我感到很惊讶，因为它在我看来，fit 会尝试将数据改组，但不应该这样做。所以我不确定 scikit-learn 库是如何打乱数据的。我还没有深入研究每一行源代码，也没有时间，这就是为什么我希望有某种方法可以锁定数组，以防止 any 对其进行更改。

问题不在于arr[:, i]是一个视图，而在于它是一个一维数组。当输入是一维数组时，shuffle 方法似乎不尊重writeable 标志。例如。 x = np.arange(5); x.flags.writeable = False; np.random.shuffle(x) 成功。这可能是shuffle 方法中的一个错误。

@WarrenWeckesser，太好了，谢谢！你想把它作为答案发布，以便将来如果有人有这个问题，他们会发现他们只需要确保拥有最新版本的 NumPy？

【参考方案1】：

这是 numpy 1.22 及更早版本中numpy.random.shuffle 中的一个错误。当数组是一维时，该函数不尊重输入数组的writeable 标志。

numpy.random.Generator.shuffle 有同样的问题，numpy.random.Generator.permuted 不尊重任何维度数组的 writeable 标志。

这在 NumPy 的主要开发分支中一直是fixed，因此 NumPy 版本 1.23.0 及更高版本不会出现此错误。请注意，NumPy 1.22.0 尚未发布，但可作为候选发布版。修复发生在 1.22 分支之后，所以修复不会在 1.22.0 中。