NumPy數組索引2D矩陣

Question

在處理相同的大數據時，我遇到了一個小問題。 但是現在，讓我們假設我有一個用零填充的NumPy數組

>>> x = np.zeros((3,3))
>>> x
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

現在，我想用特定值更改其中一些零。 我已經給出了要更改的單元格的索引。

>>> y = np.array([[0,0],[1,1],[2,2]])
>>> y 
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 2]])

我有一個具有所需（現在是隨機的）數字的數組，如下

>>> z = np.array(np.random.rand(3))
>>> z
array([ 0.04988558,  0.87512891,  0.4288157 ])

所以現在我想我可以做到以下幾點：

>>> x[y] = z

但是比起這樣填充整個數組

>>> x
array([[ 0.04988558,  0.87512891,  0.4288157 ],
       [ 0.04988558,  0.87512891,  0.4288157 ],
       [ 0.04988558,  0.87512891,  0.4288157 ]])

但是我希望得到

>>> x
array([[ 0.04988558,           0,          0 ],
       [          0,  0.87512891,          0 ],
       [          0,           0,  0.4288157 ]])

編輯

現在，我使用了對角線索引，但是在這種情況下，我的索引不僅僅是對角線。 我希望以下作品：

>>> y = np.array([[0,1],[1,2],[2,0]])
>>> x[y] = z
>>> x
>>> x
array([[          0,  0.04988558,          0 ],
       [          0,           0, 0.87512891 ],
          0.4288157,           0,          0 ]])

但這就像上面那樣填充整個數組

Answer 1

數組索引在多維數組上的工作方式略有不同

如果有矢量，則可以使用來訪問前三個元素

x[np.array([0,1,2])]

但是在矩陣上使用它時，它將返回前幾行。 一見鍾情，使用

x[np.array([0,0],[1,1],[2,2]])]

聽起來很合理。 但是，NumPy數組索引的工作方式不同：它仍然以一維方式處理所有這些索引，但是以與索引向量相同的形狀從向量返回值。

要正確訪問2D矩陣，您必須將兩個分量都分成兩個單獨的數組：

x[np.array([0,1,2]), np.array([0,1,2])]

這將獲取矩陣主對角線上的所有元素。 也可以使用此方法進行分配：

x[np.array([0,1,2]), np.array([0,1,2])] = 1

因此，要訪問您在編輯中提到的元素，必須執行以下操作：

x[np.array([0,1,2]), np.array([1,2,0])]