在另一个更大的数组中插入3D数组值的最佳方法

Question

必须有一些＆＃39; pythonic＆＃39;这样做的方法，但我不认为np.place，np.insert或np.put是我正在寻找的。我想将较大的3D数组A内的值替换为较小的3D数组B的值，从较大数组中的位置[i,j,k]开始。见图：

我想键入类似 A [i +，j +，k +] = B 或 np.embed（B，A，（i，j，k））但当然这些都不对。

编辑：哦，有这个。因此，我应该修改问题，询问这是否是最佳方式（对于笔记本电脑上的500x500x50浮动阵列，最好的＆＃34;最好＆＃34;意味着最快）：

s0, s1, s2 = B.shape
A[i:i+s0, j:j+s1, k:k+s2] = B

Answer 1

您编辑的答案看起来很适合3D案例。

如果你想要＆＃34;嵌入＆＃34;您在原始帖子中提到的功能，对于任意数量维度的数组，以下内容应该有效：

def embed( small_array, big_array, big_index):
    """Overwrites values in big_array starting at big_index with those in small_array"""
    slices = [np.s_[i:i+j] for i,j in zip(big_index, small_array.shape)]
    big_array[slices]=small_array

值得注意的是，人们不希望如何嵌入＆＃34;＆＃34;在big_array的维度大于small_array的情况下执行。例如，我可以想象有人想要从small_array成员的1：1映射到big_array的覆盖成员（相当于将额外的长度为1的维度添加到small_array以使其ndim达到big_array的那个），或者我可以想象有人想要small_array广播以填补big_array的剩余部分，以便＆＃34;缺失＆＃34; small_array的维度。无论如何，您可能希望避免在这些情况下调用函数，或者调整函数以确保它在这些情况下可以执行您想要的操作。