Question

假设我有一个4x4 numpy数组：quad = arange(16).reshape(4,4)，即

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]

我希望用值更改元素

[[ 5  7]
 [ 9 11]]

到（例如），

[[16 17]
 [18 19]]

我最初的猜测是我可以做类似的事情，

quad[[1,3],[1,3]] = np.arange(16,20).reshape(2,2)

但这不起作用，因为quad[[1,3],[1,3]]实际上产生了对应于[5,11]的元素。我发现我可以使用quad[[1,3]][:,[1,3]] 查看相应的元素，但我无法使用它来修改这些值。

是使用for循环的唯一解决方案吗？

Answer 1

你可以这样做：

quad[np.ix_([1, 3], [1, 3])]

这是：

的简写

x = [[1, 1], [3, 3]]
y = [[1, 3], [1, 3]]
quad[x, y]

Answer 2

这是Numpy中integer indexing的行为。如果给出N维数组A的索引作为N 1d数组大小为M的元组(m_1...m_n)，那么切片构造为

result[m_1, ..., m_n] == np.array([A[m_1[0], ..., m_n[0]], A[m_1[1], ..., m_n[1]],
                           ..., A[m_1[M], ..., m_n[M]]]

要克服此行为，您可以使用切片索引两次：

>>> a = np.arange(16).reshape(4,4)
>>> a[1:3][:,1:3]
array([[ 5,  6],
       [ 9, 10]])

UPD：您可以修改此视图：

>>> b = np.arange(16,20).reshape(2,2)
>>> b
array([[16, 17],
       [18, 19]])
>>> a[1:3][:,1:3] = b
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4, 16, 17,  7],
       [ 8, 18, 19, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

修改由列表索引的多维numpy子阵列

2 个答案: