今天继续学习Numpy，开展咱们以练代学的第15次练习，在第14练中我们用原生Python以及numpy两种方式实现了二维数组两列数据的交换，本期我们继续学习如何实现二维数组两行数据的交换，其实在完成了约10次练习之后，就越发觉得Python及其相关库真的很简洁高效！

题目

如上图所示，我们先随便定义了一个（3,3）结构的二维数组，题目的目标是将第一行跟第二行的数据进行对换，使用原生 Python应该怎么做呢？Numpy中有没有更高效的方法呢？

应用场景

还是那句话，存在即合理，每一道题目其实均来自于日常工作的需求，那么交换二维数组的两行记录在实际工作中有哪些具体的应用场景呢？这里举几个具体的例子：

1. 数据预处理：在数据分析和机器学习领域，经常需要对数据集进行预处理。有时候需要重新排列数据集中的记录以满足特定的格式要求或确保数据的随机性。在这种情况下，可以通过交换数组的行来实现这一目的。
2. 矩阵操作：在数学和工程计算中，经常需要对矩阵进行各种操作，如行列式计算、矩阵求逆或线性代数中的元素消去等。这些操作有时需要交换矩阵的两行来简化计算或达到特定的算法要求。
3. 排序算法：在实现某些排序算法，如快速排序或选择排序时，可能需要交换数组中的元素来对数据进行排序。当这种排序应用于二维数组或矩阵时，可能涉及到交换整行的操作。
4. 调整数据视图：在制作报表或展示数据时，可能需要根据用户的偏好或特定的展示逻辑重新排列数据。例如，如果用户希望根据某列的值来重新排序数据表，这可能涉及到交换整行数据。
5. 解线性方程组：在使用高斯消元法等方法解线性方程组时，为了避免除以零或提高数值稳定性，常常需要通过行交换来重新排列方程。
6. 数据清洗：在数据清洗过程中，可能需要调整数据的顺序，特别是当合并来自不同来源的数据时。交换行可以帮助统一数据格式，使其更加一致。

原生Python解决之道

如下图所示，我们先将numpy的二维数组转换为普通的python列表，然后对其进行行交换操作：

一般情况下，行交换或列交换的操作具有很强的普适性，所以我们最好编写一个专门的函数，专门用于进行行交换或列交换，如下图所示，我们编写一个行交换的函数：

优缺点:

• 不需要额外安装NumPy库，适用于没有安装NumPy或环境限制的情况。
• 代码更容易理解和学习，适合Python初学者。
• 性能不如NumPy，尤其是在处理大型数据时。
• 代码可能更长，可读性和维护性稍差。

适用场景:

• 处理小型数据集。
• 在没有安装NumPy的环境中进行数组操作。

Numpy实现

我们先基于一个Python列表构建一个numpy数组：

然后同样定义一个函数，用于交换numpy数组的两行：

如上图所示，numpy中采用了类似于原生Python一样的方式来实现了两行数据的交换，但虽然代码看起来类似，但其背后的本质却是完全不一样的。

在原生Python行交换中使用的是Python的多重赋值特性来交换行，这种方式在原生Python列表中非常直观和常用。这种方法直接作用于列表对象，不需要额外的库或特殊的数据结构。交换操作实际上是在Python的列表级别进行，涉及到列表元素（行）的重新赋值。

在Numpy的行交换中，行交换使用的是数组的索引和高级索引功能。通过索引，可以在单个操作中直接交换行，而不是通过中间变量。NumPy的这种方式利用了其内部优化和向量化操作，可以在底层实现更快的数据处理，尤其是在处理大型数组时。即使语法看起来相似（使用赋值语句），NumPy的操作是在数组级别进行，可以利用NumPy的内存管理和性能优势。

Numpy执行逻辑解析

arr[[row1, row2]] = arr[[row2, row1]] 这句代码利用了NumPy的高级索引特性来交换两行。这里的执行逻辑可以分解为以下几个步骤：

1. 高级索引选择：当你使用arr[[row1, row2]]时，NumPy创建了一个新的数组，这个数组只包含arr中指定的row1和row2行。这不是一个简单的视图创建，而是数据的实际复制，因此你得到的是选定行的新数组（配合赋值操作另谈，详见第 5 项描述）。
2. 同理，arr[[row2, row1]]也创建了一个新数组，其中包含了原始数组中的row2和row1行，只是顺序颠倒了。
3. 赋值操作：通过arr[[row1, row2]] = arr[[row2, row1]]，NumPy将第二个数组（即包含row2和row1的新数组）赋值给了第一个数组指定的位置。这意味着原数组中row1和row2的位置被新数组中的元素替换，实现了两行的交换。
4. 右侧的 arr[[row2, row1]]：这确实是根据索引操作创建了一个新的数组，这个新数组包含了 arr 中的第 row2 行和第 row1 行。到这一步，如果我们此时停下来，这个新数组是独立于原数组 arr 的。
5. 左侧的 arr[[row1, row2]] =...：这一部分不是在创建一个新的数组，而是指示 NumPy 在原数组 arr 中特定的位置（即第 row1 和第 row2 行）上放置右侧的新数组内容。这是一个赋值操作，它直接修改了 arr 的内容。在这个过程中，没有创建新的独立对象来替代 arr 或其任何部分；相反，arr 的一部分内容被更新了。

这个过程中的关键点是赋值操作，它不是在创建一个新的数组对象，而是在原数组的特定位置进行更新。因此，虽然索引操作通常会创建新的数组对象，但在赋值表达式中，这些新创建的数组内容被用来立即更新原数组的相应部分。这就是为什么 arr 的内容会改变的原因。

小结

好啦，Numpy的第 15 次练习到此也就结束了，核心要讲述的是上面执行逻辑中高级索引以及搭配赋值操作时的一些注意事项。还是那句话，如果你也想进军AI不被淘汰，就抓紧练习起来吧！