Python：多維數組屏蔽

什麼是Matlab中以下簡單代碼的等效pythonic實現。Python：多維數組屏蔽

Matlab的：


B = 2D array of integers as indices [1...100] 
A = 2D array of numbers: [10x10] 
A[B] = 0

如例如，其可以很好地用於B[i]=42它找到的位置5柱的2進行設置。在的Python它導致出錯：結合是邏輯。但是要將上面的Matlab代碼翻譯成Python，我們正在尋找pythonic方法。也請考慮更高的維度，如問題：我們想過


B = 2D array of integers as indices [1...3000] 
C = 3D array of numbers: [10x10x30] 
C[B] = 0

的方法之一是改革指數數組元素作爲i,j，而不是被絕對位置。也就是說，位置42到divmod(42,m=10)[::-1] >>> (2,4)。所以我們將有一個nx2 >>> ii,jj向量的索引，可以很容易地用於索引A。我們認爲這可能是一種更好的方式，對於更高維的高效率，Python。

來源

2012-01-20 Developer

「在Python它會導致一個錯誤：總分這是合乎邏輯的「......這是什麼原因造成的？你能展示你用Python試過的東西嗎？ –

爲什麼使用二維數組作爲另一個二維數組的索引？ – 0605002

@LaurenceGonsalves正如問題中所提到的，A.shape =（10,10）所以用A [42]索引是不合法的！對於Matlab代碼，情況並非如此，因爲它自動將第42行與第2行和第4列匹配。 – Developer

您可以在索引它之前在數組（A）上使用.ravel()，然後在.reshape()之後。

或者，既然您知道A.shape，您可以在索引之前在另一個陣列（B）上使用np.unravel_index。

實施例1：

>>> import numpy as np 
>>> A = np.ones((5,5), dtype=int) 
>>> B = [1, 3, 7, 23] 
>>> A 
array([[1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1]]) 
>>> A_ = A.ravel() 
>>> A_[B] = 0 
>>> A_.reshape(A.shape) 
array([[1, 0, 1, 0, 1], 
     [1, 1, 0, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 1]])

實施例2：

>>> b_row, b_col = np.vstack([np.unravel_index(b, A.shape) for b in B]).T 
>>> A[b_row, b_col] = 0 
>>> A 
array([[1, 0, 1, 0, 1], 
     [1, 1, 0, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 1]])

後來發現：可以使用numpy.put

>>> import numpy as np 
>>> A = np.ones((5,5), dtype=int) 
>>> B = [1, 3, 7, 23] 
>>> A.put(B, [0]*len(B)) 
>>> A 
array([[1, 0, 1, 0, 1], 
     [1, 1, 0, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 1, 0, 1]])

來源

2012-01-20 07:10:53 wim

謝謝你的例子。我打算讓你用一個例子來展示你的解決方案，哇！你在我發佈之前做過。通過這些例子，這個想法現在已經很清楚兩種方法都有幫助。 – Developer

Python：多維數組屏蔽

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