使用np.ravel()处理数组视图会创建副本？如何修改原数组？

我有一个全零填充的numpy数组，想要创建其视图后调用ravel()方法，修改ravel()返回的数组并让修改同步到原数组。不使用ravel()时逻辑正常：

import numpy as np

zeros = np.zeros(shape=(10,10))
view = zeros[3:7,3:7]
view[:] = 1

print(zeros)

输出结果：

array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

但使用ravel()后，修改无法同步到原数组：

import numpy as np

zeros = np.zeros(shape=(10,10))
view = zeros[3:7,3:7].ravel()
view[:] =1

print(zeros)

输出结果：

array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

此时view.flags["OWNDATA"]返回True，说明ravel()创建了副本，修改不会同步到原数组。我曾尝试view[:] = view[:]+1，依然无效。

原因分析 #

ravel()返回副本的核心原因是：你通过zeros[3:7,3:7]得到的二维视图在内存中不是连续存储的（numpy默认采用行优先的C顺序存储，该切片的元素在内存中被其他行的元素隔开）。而一维数组要求内存连续，numpy无法为非连续的内存块创建一维视图，因此ravel()只能返回副本。

解决方案 #

方法1：使用flat属性实现一维视图修改

flat是numpy数组的内置属性，返回一个指向原数组的一维迭代器视图，修改它会直接同步到原数组：

import numpy as np

zeros = np.zeros(shape=(10,10))
# 先获取二维视图
view_2d = zeros[3:7, 3:7]
# 通过flat得到一维可迭代视图
view_1d = view_2d.flat
# 修改一维视图
view_1d[:] = 1

print(zeros)

执行后，原数组的对应区域会被正确修改为1，效果和不使用ravel()的示例一致。

方法2：先修改副本再同步回原视图（适合非实时同步场景）

如果必须得到一个独立的一维数组对象，可先修改副本，再将值写回原二维视图：

import numpy as np

zeros = np.zeros(shape=(10,10))
view_2d = zeros[3:7, 3:7]
# 创建一维副本
view_1d = view_2d.ravel()
# 修改副本内容
view_1d[:] = 1
# 将副本的值同步回原二维视图
view_2d[:] = view_1d.reshape(view_2d.shape)

print(zeros)

特殊情况：连续切片的视图可直接用ravel()

如果你的二维视图是连续内存的（比如取整行、整列的切片），ravel()会直接返回视图，修改会同步原数组：

import numpy as np

zeros = np.zeros(shape=(10,10))
# 取整行切片，内存连续
view_2d = zeros[3:7, :]
view_1d = view_2d.ravel()
view_1d[:] = 1

print(zeros)  # 原数组的3-6行全部被设为1

此时view_1d.flags["OWNDATA"]返回False，说明是原数组的视图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naru1243