Question

在Python中，假设您有一个形状为零（N，4,4）的2D数组：

z = array([[[0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.]],

   [[0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.]]])

，您有一个二维索引数组：

i = array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1],
       [1, 1, 1, 0]])

和一些有价值的2D数组：

v = array([[ 2.,  4., 10.,  7.],
   [10.,  9.,  9.,  2.],
   [ 3.,  8.,  8.,  8.],
   [ 8.,  6., 10.,  1.]])

有没有一种方法可以使用z的值来填充v的元素，但要用i表示的切片中的值，而不使用循环？

注意：有没有一种方法可以以可伸缩的方式执行，因此，如果您有一个N通道数组z，其中N >> 1，则在以下情况下无需直接索引z[i]用v中的值填充它？

为清楚起见，生成的z数组如下所示：

z = array([[[0., 0., 0., 0.],
    [0., 9., 9., 2.],
    [3., 8., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 1.]],

   [[2., 4., 10., 7.],
    [10., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 8., 8.],
    [8, 6., 10., 0.]]])

很明显，使用类似这样的方法：

z = v[i,:,:]

永远不会工作，但是也许有一种方法可以使用rows, cols来做到这一点？

非常感谢！

编辑：

为清楚起见，这是一个类似的示例，但注释中要求使用3D z：

z = array([[[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]],

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

       [[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]]])


i = array([[2, 1, 2, 1],
       [1, 1, 2, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 0, 1]])


v = array([[5., 5., 0., 4.],
       [4., 6., 8., 3.],
       [4., 0., 4., 8.],
       [7., 6., 5., 7.]])

z将变为：

z = array([[[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 6., 5., 0.]],

       [[0., 5., 0., 4.],
        [4., 6., 0., 3.],
        [4., 0., 4., 8.],
        [7., 0., 0., 7.]],

       [[5., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 8., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]]])

Answer 1

您始终可以使用蒙版并相乘：

from numpy import array
z = array([[[0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.]],

   [[0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.]]])
i = array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1],
       [1, 1, 1, 0]])
v = array([[ 2.,  4., 10.,  7.],
   [10.,  9.,  9.,  2.],
   [ 3.,  8.,  8.,  8.],
   [ 8.,  6., 10.,  1.]])
z[0] = ~i.astype(bool)*v
z[1] = i.astype(bool)*v

输出：

z = 
array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  9.,  9.,  2.],
        [ 3.,  8.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  1.]],

       [[ 2.,  4., 10.,  7.],
        [10.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  8.,  8.],
        [ 8.,  6., 10.,  0.]]])

对于更一般的情况：

for ax in np.unique(i):
    mask = i == ax
    z[ax] = mask*v
print(z)

输出：

[[[0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0.]
  [0. 6. 5. 0.]]

 [[0. 5. 0. 4.]
  [4. 6. 0. 3.]
  [4. 0. 4. 8.]
  [7. 0. 0. 7.]]

 [[5. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 8. 0.]
  [0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0.]]]

注意：这里我假设i中的值与z中的通道相同。如果不同，可以尝试以下方法代替np.unique：

for i_val,ax in zip(np.unique(i),range(z.shape[0]))::
    mask = i == i_val
    z[ax] = mask*v

编辑

单线是：

>>> z = np.array([*map(i.__eq__,np.unique(i))])*np.array([v]*z.shape[0])
>>> z
array([[[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 6., 5., 0.]],

       [[0., 5., 0., 4.],
        [4., 6., 0., 3.],
        [4., 0., 4., 8.],
        [7., 0., 0., 7.]],

       [[5., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 8., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]]])

Answer 2

可以使用numpy.where：

z[0] = np.where(i, z[0], v)
z[1] = np.where(1 - i, z[1], v)

输出：

array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  9.,  9.,  2.],
        [ 3.,  8.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  1.]],

       [[ 2.,  4., 10.,  7.],
        [10.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  8.,  8.],
        [ 8.,  6., 10.,  0.]]])

在更新之后，如果i拥有要更改的z的索引（与示例中的0和1相反），则可以轻松地将其缩放为：

for N in range(z.shape[0]):    
    z[N] = np.where(i == N, v, z[N])

或者如果您真的想避免循环变态：

z = np.where(i == (np.where(np.ones(len(z.reshape(-1))) == 1)[0] // (z.shape[1] * z.shape[2])).reshape(z.shape), v, z)

输出：

array([[[0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 6., 5., 0.]],

   [[0., 5., 0., 4.],
    [4., 6., 0., 3.],
    [4., 0., 4., 8.],
    [7., 0., 0., 7.]],

   [[5., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 8., 0.],
    [0., 0., 0., 0.],
    [0., 0., 0., 0.]]])

Answer 3

没有numpy的事情会更加复杂：

r = list(zip(i,v))
z[0] = [[l2[i] if l1[i]==0 else 0 for i in range(4)] for l1, l2 in r ]
z[1] = [[l2[i] if l1[i]==1 else 0 for i in range(4)] for l1, l2 in r ]

根据2D索引数组设置2D数组元素

3 个答案: