Modifier un numpy array dans une fonction ?

Bonjour.

Je viens du monde du C++ et j'ai vraiment du mal à comprendre comment python gère les références.

Ca doit faire environ 3h que j'essaye de modifier des numpy array dans une fonction sans y parvenir :cry:.

Voilà mon code :

Code:

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def do_something(filename = "", column1 = np.zeros(0), column2 = np.zeros(0), column3 = np.zeros(0)): data1, data2, data3 = np.loadtxt(filename, unpack=True) # Do something on data1, data2, data3 # column1 = data1 column2 = data2 column3 = data3 print column1 # OK print column2 # OK print column3 # OK return   column1 = np.zeros(0) column2 = np.zeros(0) column3 = np.zeros(0) do_something(myfile, column1, column2, column3) print column1 # EMPTY print column2 # EMPTY print column3 # EMPTY

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Quelqu'un pourrait-il m'expliquer comment ajouter data1, data2, data3 aux column1, column2, column3 et arriver à les resortir de la fonction...

Merci beaucoup.

Salut,
Modifier un objet passe par lui appliquer une méthode.
En écrivant "column1 = data1" vous ne modifiez pas "column1" mais vous assignez un autre objet à "column1". Comme cet objet n'est pas retourné, l'appelant verra les mêmes objets qu'avant l'appel à la fonction.

Je n'ai pas trouvé de méthode qui permette de faire un .append à un array numpy: "vstack" et "append" sont des fonctions qui prennent l'ancien array en paramètre et qui retournent à priori un nouveau array.

Le plus simple dans ce cas est d'écrire:

Code:

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def do_something(filename = ""): return np.loadtxt(filename, unpack=True) column1, column2, column3 = do_something(myfile) print column1 print column2 print column3

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Note: Rien n'interdit d'ajouter ce qui est lu à des column1,2,3 passés en paramètre mais il faudra les remonter explicitement.

- W

Avec une approche similaire à la tienne ça donnerait:

Code:

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def do_something(filename = "", column1, column2, column3): data1, data2, data3 = np.loadtxt(filename, unpack=True) # Do something on data1, data2, data3 # column1.resize(data1.shape) column1[:] = data1 # affectation au contenu de column1 column2.resize(data2.shape) column2[:] = data2 column3.resize(data3.shape) column3[:] = data3 # return n'est pas nécessaire   column1 = np.zeros(0) column2 = np.zeros(0) column3 = np.zeros(0) do_something(myfile, column1, column2, column3)

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mais une approche plus Pythonique serait:

Code:

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def do_something(filename = ""): data1, data2, data3 = np.loadtxt(filename, unpack=True) # Do something on data1, data2, data3 # return data1, data2, data3   column1, column2, column3 = do_something(myfile)

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