Python numpy添加错误

我在python中使用基本的快捷方法时出现了一个非常奇怪的错误。看来，除非我是非常愚蠢的，我得到不同的值，A = A + B和A + = B.这里是我的代码：Python numpy添加错误

def variance(phi,sigma,numberOfIterations): 
    variance = sigma 
    for k in range(1,numberOfIterations): 
     phik = np.linalg.matrix_power(phi,k) 
     variance = variance + phik*sigma*phik.T 
    return variance

这基本上只是计算向量自回归的协方差。因此，对于：

phi = np.matrix('0.7 0.2 -0.1; 0.001 0.8 0.1; 0.001 0.002 0.9') 
sigma = np.matrix('0.07 0.01 0.001; 0.01 0.05 0.004; 0.001 0.004 0.01')

我得到：

variance(phi,sigma,10) = 
[[ 0.1825225 0.07054728 0.00430524] 
[ 0.07054728 0.14837229 0.02659357] 
[ 0.00430524 0.02659357 0.04657858]]

这是正确的，我相信（用Matlab同意）。现在，如果我改变上面

variance += phik*sigma*(phik.T)

我得到的线：

variance(phi,sigma,10) = 
[[ 0.34537165 0.20258329 0.04365378] 
[ 0.20258329 0.33471052 0.1529369 ] 
[ 0.04365378 0.1529369 0.19684553]]

回事请告诉我？

非常感谢

丹

来源

2012-06-06 Dan

'A = A .__添加__（B）'='A = A .__ IADD __（B）'如果A是可变的 – JBernardo

这也是一种奇怪的有一个变量的范围你函数与函数具有相同的名称。 –

罪魁祸首是：

variance = sigma

如果更改到：

variance = sigma.copy()

你会看到正确的结果。

这是因为+=实际进行（更有效的）就地另外...而且，由于这两个variance和sigma参考相同的阵列中，两个将被更新。例如：

>>> sigma = np.array([1]) 
>>> variance = sigma 
>>> variance += 3 
>>> sigma 
array([4])

来源

2012-06-06 04:06:15

谢谢，非常感谢！ – Dan

Python numpy添加错误

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