python: 广播切片 np.array 分配给任意数量的维度

Question

我有np.arrays个C,R,S分别是(?,d),(?,n),(?,d)；其中 d<=n 和问号代表任意数量的匹配维度。现在我想做以下作业（这当然不是正确的 python 代码，但如果 ? 只是一个数字就可以）：

for i in range(?):
    R[i][S[i]]=C[i]

即：我想为索引的每个元组 i（在 ? 指定的范围内）取 R 中相应的数组 R[i] 并分配 d 个位置（由 S[i] 指定的位置）是数组 C[i].

中的值

执行此操作的 pythonic 方法是什么？

示例：

设置

import numpy as np
m,n,d= 2,7,4
R=np.zeros((m,n))
C=np.arange(d*m).reshape((m,d))
S=np.array([[0,2,4,6],[3,4,5,6]])

这个有效：

for i in range(m):
    R[i][S[i]]=C[i]

这不起作用：

R[S]=C

Answer 1

您的 2D 示例可以按如下方式完成：

R[np.arange(m)[:, None], S] = C
# array([[ 0.,  0.,  1.,  0.,  2.,  0.,  3.],
#        [ 0.,  0.,  0.,  4.,  5.,  6.,  7.]])

3D 情况类似：

i, j, k = R.shape
i, j, k = np.ogrid[i, j, k]
R[i, j, S] = C

在 ND 中可以这样写：

idx = np.ogrid[tuple(map(slice, R.shape))]
idx[-1] = S
R[idx] = C

python: broadcast sliced np.array assignment to any number of dimensions