用numpy中的另一个小矩阵替换矩阵的子部分答案

【问题标题】：Replace sub part of matrix by another small matrix in numpy用numpy中的另一个小矩阵替换矩阵的子部分
【发布时间】：2014-12-17 19:54:08
【问题描述】：

我是 Numpy 的新手，想替换矩阵的一部分。比如我有两个矩阵，A，B由numpy生成

In [333]: A = ones((5,5))

In [334]: A
Out[334]: 
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.]])

In [335]: B
Out[335]: 
array([[ 0.1,  0.2],
       [ 0.3,  0.4]])

最终，我想让 A 成为以下矩阵。

In [336]: A
Out[336]: 
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  0.1,  0.2],
       [ 1.,  1.,  1.,  0.3,  0.4]])

和/或以下

In [336]: A
Out[336]: 
array([[ 1.,  1.,  1.,  0.1,  0.2],
       [ 1.,  1.,  1.,  0.3,  0.4],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.]])

我尝试了以下方法，但没有成功。我现在没有任何想法:(

A[[0,1],:][:,[3,4]] = B

甚至我都试过了

A[[0,1],:][:,[3,4]] = 1

检查四个单元格是否改变。你有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

你可以这样做：

>>> A[3:5, 3:5] = B
>>> A
array([[ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  0.1,  0.2],
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  0.3,  0.4]])

【讨论】：

对于不连续的行/列呢？即，如果 OP 想要 A[[0,3],:][:,[3,4]] 怎么办？

【解决方案2】：

一般来说，例如，对于不连续的行/列使用numpy.putmask(a, mask, values)（设置a.flat[n] = values[n] for each n where mask.flat[n]==True）

例如

In [1]: a = np.zeros((3, 3))
Out [1]: a
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])

In [2]: values = np.ones((2, 2))
Out [2]: values
array([[1., 1.],
       [1., 1.]])

In [3]: mask = np.zeros((3, 3), dtype=bool)
In [4]: mask[0,0] = mask[0,1] = mask[1,1] = mask[2,2] = True

Out [4]: mask
array([[ True,  True, False],
       [False,  True, False],
       [False, False,  True]])

In [5] np.putmask(a, mask, values)
Out [5] a
array([[1., 1., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])

【讨论】：

【解决方案3】：

对于第一个：

In [13]: A[-B.shape[0]:, -B.shape[1]:] = B                              

In [14]: A
Out[14]: 
array([[ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],                                  
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],                                  
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],                                  
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  0.1,  0.2],                                  
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  0.3,  0.4]])

第二个：

In [15]: A = np.ones((5,5))                                             

In [16]: A[:B.shape[0], -B.shape[1]:] = B                               

In [17]: A
Out[17]: 
array([[ 1. ,  1. ,  1. ,  0.1,  0.2],                                  
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  0.3,  0.4],                                  
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],                                  
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],                                  
       [ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ]])

【讨论】：

【解决方案4】：

以下函数替换矩阵的任意不连续部分用另一个矩阵。

def replace_submatrix(mat, ind1, ind2, mat_replace):
  for i, index in enumerate(ind1):
    mat[index, ind2] = mat_replace[i, :]
  return mat

现在是应用程序的示例。我们将空的 4 x 4 数组 x 的索引 [1, 3] x [0, 3]（即 ind1 x ind2）替换为 4 个不同值的 2 x 2 数组 y：

x = np.full((4, 4), 0)
x
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]])

y = np.array([[1, 2], [5, 9]])
y
array([[1, 2],
       [5, 9]])

ind1 = [1, 3]
ind2 = [0, 3]
res = replace_submatrix(x, ind1, ind2, y)  
res  
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 2],
       [0, 0, 0, 0],
       [5, 0, 0, 9]])

【讨论】：