当只更新一个索引时，为每个值分配一个Python numpy零数组。
当只更新一个索引时，为每个值分配一个Python numpy零数组。
提问于 2017-10-29 22:36:36
以下是我的代码：
amount_features = X.shape[1]
best_features = np.zeros((amount_features,), dtype=int)
best_accuracy = 0
best_accuracy_index = 0
def find_best_features(best_features, best_accuracy):
for i in range(amount_features):
trial_features = best_features
trial_features[i] = 1
svc = SVC(C = 10, gamma = .1)
svc.fit(X_train[:,trial_features==1],y_train)
y_pred = svc.predict(X_test[:,trial_features==1])
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)
if (accuracy > best_accuracy):
best_accuracy = accuracy
best_accuracy_index = i
print(best_accuracy_index)
best_features[best_accuracy_index] = 1
return best_features, best_accuracy
bf, ba = find_best_features(best_features, best_accuracy)
print(bf, ba)这是我的输出：
25
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 0.865853658537我的预期产出：
25
[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 0 0 0 0 0 0] 0.865853658537我试图用提供最高精度的索引更新零数组。正如您所看到的，它应该是索引25，然后为我的数组指定25索引等于1。但是，当我打印数组时，它显示每个索引都被更新为1。
不知道是怎么回事。感谢你在地球上有限的时间来帮助我。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-10-29 22:46:30
将trial_features = best_features更改为trial_features = numpy.copy(best_features)。“迈克尔·布奇”已经给出了改变背后的理由。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47005969
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