定期将小型阵列插入较大的阵列(不改变大小)

时间:2019-06-13 11:18:11

标签: python arrays numpy insert

我试图在不调整大小的情况下将小型数组插入到较大的数组中,因此请使用小型数组更改较大的数组的值。

具有一个小型数组x x。 具有更大的数组X X 每隔Y个元素,将下一个元素替换为迷你数组值。 一直到最后。

我试图通过索引来实现(代码可以在下面找到)。

mesh_array = np.zeros(shape=(100,100), dtype=np.uint8) 
mini_square = np.ones(shape=(2,2), dtype=np.uint8) 

flattened_array = np.ravel(mesh_array) 
flattened_minisquare = np.ravel(mini_square) 

flattened_array[1:-1:10] = flattened_minisquare

预期结果是每10个元素,它将用flattened_minisquare值替换以下元素。

[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0...]

我收到的错误消息:

"ValueError: could not broadcast input array from shape (4) into shape (1000)"

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

也许有更好的方法,但是一种解决方法如下:

var sequelizeAuto = require('../index.js');

现在,我们可以构造一个数组,该数组将对应于您希望用剩余的零值填充unit.myPool的位置。请注意,如果给定的输出正确,则在这种情况下它将是长度为13的数组。原始数组的9个元素+迷你正方形中的4个元素

if (unit.myPool.equals(myResourcePool)...

我们还为迷你正方形未填充的值创建了一个掩码。

import React, { Component } from "react";
import "./App.css";
import FormSignin from "./containers/form/form.js";
import { BrowserRouter as Router, Route, Switch } from "react- 
router-dom";
import Dashboard  from "./containers/dashboard/dashboard.js";
import { PrivateRoute } from "./components/PrivateRoute.js";
import LoaderApp from "./components/loader.js";
import Selector from "../src/components/selector";
import Footer from "../src/containers/footer";

class App extends Component {
  renderLoading() {
    return <LoaderApp />;
  }

  render() {
    return (
      <Router>
        <div className="App">
        <Selector/>
          <header className="App-header">
          <Switch>
            <Route exact path="/" component={FormSignin} />
            <PrivateRoute exact path="/dashboard" component={Dashboard} 
            />
            </Switch>
          </header>
          <Footer/>
        </div>
      </Router>
    );
  }
}

export default App;

现在,只需使用import numpy as np mesh_array = np.zeros(shape=(100,100), dtype=np.uint8) mini_square = np.ones(shape=(2,2), dtype=np.uint8) flattened_array = np.ravel(mesh_array) flattened_minisquare = np.ravel(mini_square) 来扩展掩码和临时数组,然后最后使用掩码将值从旧数组中填充回去。

minisquare