使用1D數組更新2D numpy數組中的選定列

Question

給定以下數組：

from numpy import * 
b = ones((5,5))
a = arange(4)

如何以最少的代碼獲取以下數組？ 基本上用數組a更新數組b部分：

array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  2.,  2.,  2.,  1.],
       [ 1.,  3.,  3.,  3.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])

在matlab中，我可以使用一行代碼來實現這一點：

b = ones(5,5);
a = [0,1,2,3];
b(1:4,2:4) = repmat(a',[1,3]) 

Answer 1

你可以寫：

b[0:4, 1:4] = a[:, None]

使b等於：

array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  2.,  2.,  2.,  1.],
       [ 1.,  3.,  3.,  3.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])

b[0:4, 1:4]選擇適當的b切片（回想起Python使用從零開始的索引）。

為了完成向量a的分配，必須使用a[:, None]添加一個長度為1的額外軸。 這是因為b的切片的形狀為（4，3），我們需要a形狀為（4，1），以便軸正確對齊以允許廣播。

Answer 2

初始化輸出數組並設置a ，就像我們對MATLAB所做的那樣-

b = np.ones((5,5))
a = np.array([0,1,2,3])

現在，讓我們使用由NumPy的支持自動播放，以取代被做了明確的復制repmat在MATLAB，為此，我們需要a由“推”沿第一軸的一維元素，並引入一個單維度的第二二維數組np.newaxis為a[:,np.newaxis]軸。 請注意，NumPy中尺寸的通用術語是軸。 np.newaxis的簡寫是None ，因此我們需要使用a[:,None]並將其分配給b 。

因此，最后一步將是考慮在Python中0-based索引，我們將-

b[0:4,1:4] = a[:,None]