При работе с Python и популярной числовой библиотекой NumPy вы можете столкнуться с ошибкой «ValueError: Mutable Default numpy.ndarray». Эта ошибка обычно возникает при попытке использовать изменяемый массив NumPy по умолчанию в качестве поля, что недопустимо. В этой статье мы рассмотрим несколько способов избежать этой ошибки, а также приведем примеры кода, иллюстрирующие каждый подход.

Метод 1: используйте None в качестве значения по умолчанию.
Один из способов избежать ошибки «ValueError» — использовать Noneв качестве значения по умолчанию вместо изменяемого массива NumPy. Затем вы можете проверить, имеет ли поле значение None, и при необходимости инициализировать его новым массивом NumPy. Вот пример:

import numpy as np
class MyClass:
    def __init__(self, my_array=None):
        if my_array is None:
            self.my_array = np.array([1, 2, 3])
        else:
            self.my_array = my_array

Метод 2: использовать фабрическую функцию.
Другой подход — использовать фабричную функцию для создания нового массива NumPy каждый раз, когда осуществляется доступ к полю. Это гарантирует, что новый массив будет создан всякий раз, когда это необходимо, избегая изменяемой ошибки по умолчанию. Вот пример:

import numpy as np
def create_array():
    return np.array([1, 2, 3])
class MyClass:
    def __init__(self, my_array=create_array()):
        self.my_array = my_array

Метод 3: используйте метод copy
Вы также можете использовать метод copy, предоставляемый NumPy, для создания копии массива по умолчанию. Таким образом, у каждого экземпляра будет своя отдельная копия массива. Вот пример:

import numpy as np
class MyClass:
    def __init__(self, my_array=np.array([1, 2, 3])):
        self.my_array = np.copy(my_array)

Метод 4: реализация свойства с помощью метода установки
Реализуя свойство с помощью метода установки, вы можете гарантировать, что новый массив создается при каждом изменении поля. Вот пример:

import numpy as np
class MyClass:
    def __init__(self, my_array=np.array([1, 2, 3])):
        self._my_array = my_array
    @property
    def my_array(self):
        return self._my_array
    @my_array.setter
    def my_array(self, value):
        self._my_array = np.array(value)

Ошибку «ValueError: Mutable Default numpy.ndarray» можно избежать, реализовав один из методов, упомянутых выше. Независимо от того, используется ли Noneв качестве значения по умолчанию, используется фабричная функция, создается копия массива по умолчанию или реализуется свойство с помощью установщика, каждый подход гарантирует создание нового массива при необходимости. Следуя этим методам, вы сможете предотвратить эту ошибку и обеспечить плавное выполнение кода Python с использованием массивов NumPy.