通过索引和掩码更新？

Question

我有一个大的二维数组，我通过索引访问它。我只想更新不为零的索引数组的值。

arrayx = np.random.random((10,10))

假设我有索引（这只是示例，实际索引由单独的进程生成）：

idxs = np.array([[4],
        [5],
        [6],
        [7],
        [8]]), np.array([[5, 9]])

鉴于这些索引，这应该有效，但它没有。

arrayx[idxs]

array([[0.7 , 0.1 ],
       [0.79, 0.51],
       [0.  , 0.8 ],
       [0.82, 0.32],
       [0.82, 0.89]], dtype=float16)

// note from editor: '<>' is equivalent to '!='
// but I agree that '>' 0 is more correct
// mask = mapx[idxs] <> 0 // original
mask = arrayx[idxs] > 0 // better

array([[ True,  True],
       [ True,  True],
       [False,  True],
       [ True,  True],
       [ True,  True]])

arrayx[idxs][mask] += 1

但是，这不会更新数组。我该如何解决？

Answer 1

一个简单的np.where，掩码作为第一个输入来选择和分配-

mapx[idxs] = np.where(mask,mapx[idxs]+1,mapx[idxs])

自定义更新值

第二个参数（此处为 mapx[idxs]+1）可以编辑为您可能正在对与 mask 中的 True 个对应的屏蔽位置进行的任何复杂更新。因此，假设您正在使用 :

对屏蔽位置进行更新

mapx[idxs] += x * (A - mapx[idxs])

然后，将第二个参数替换为 mapx[idxs] + x * (A - mapx[idxs])。

另一种方法是从 mask 中的 True 中提取整数索引，然后创建新的 idxs，它是基于掩码的选择性，就像这样 -

r,c = np.nonzero(mask)
idxs_new = (idxs[0][:,0][r], idxs[1][0][c])
mapx[idxs_new] += 1

对于自定义更新，最后一步可以进行类似的编辑。只需使用 idxs_new 代替 idxs 即可更新。

通过索引和掩码更新？

Update by an index and a mask?

python

indexing

numpy

mask

updates