Python：短い座標関数が入ってくる引数の値を予期せず変更する

Question

ここでの目標は、[[1,2],[3,4],[7,1]]のような座標のリストを取って、これらの座標をすべて印刷する場合のキャンバスの大きさを計算することです。最大の左下座標と、これらの点にキャンバスがぴったり合う最小の右上座標を取ってください。たとえば、上記のリストでは、[[1,1],[7,4]]を探しています。これは、すべてのポイントが収まる最小の矩形を定義しています。

この関数の途中で、受信した "ボード"に新しい値が割り当てられています。ループの着信boardの座標を移動するとき

def print_board(board): 
    # import pdb; pdb.set_trace() 
    dimensions = None 
    for i in board: 
     if dimensions == None: 
      dimensions = [i, i] 
     else: 
      dimensions[0][0] = min(dimensions[0][0], i[0]) 
      #'board' is redefined !!! 
      dimensions[0][1] = min(dimensions[0][1], i[1]) 
      #dimensions[1][0] = max(dimensions[1][0], i[0]) 
      #dimensions[1][1] = max(dimensions[1][1], i[1]) 
    # (after we get the canvas size 
    # we print the canvas with the points on it 
    # but we never make it that far without an error) 

は、それが一度に見ている座標何にboard[0]を設定しているようです。したがって、[[1,2],[3,4],[7,1]]は、最初に[[3,4],[3,4],[7,1]]に、次に[[7,1],[3,4],[7,1]]に変更されます。

boardはまったく変更されません。そのポイントのコピーをしていない - あなたがあなたのボードの最初の点にdimensionsで両方の項目を設定している

dimensions = [i, i] 

を行う

（Pythonの3.2.2）

Answer 1

。

が、あなたはあなたが同じポイントを更新している

 dimensions[0][0] = min(dimensions[0][0], i[0]) 
     dimensions[0][1] = min(dimensions[0][1], i[1]) 

を行うとき---あなたのボードで最初のポイント - min関数の結果に。お使いのボードがnumpyのであれば

import numpy as np 
def print_board(board): 
    a = np.array(board) 
    return [a.min(axis=0).tolist(), a.max(axis=0).tolist()] 

：

ではなく、このような何かを試してみてください：agfs答えの延長として

def print_board(board): 
    xs, ys = zip(*board) # separate out the x and y coordinates 
    min_x, max_x = min(xs), max(xs) # find the mins and maxs 
    min_y, max_y = min(ys), max(ys) 
    dimensions = [[min_x, min_y], [max_x, max_y]] # make the dimensions array 

Answer 2

を、あなたも、より効率的かつ簡潔なコードのためのnumpyを使用することができます配列が既にあり、関数がnumpy配列のタプルを返すようにすると、さらに短くなります。

def print_board(board): 
    return board.min(axis=0), board.max(axis=0)