Numpy：根据所选索引将部分数组替换为另一个完整数组答案

【问题标题】：Numpy: Replacing part of array by another entire array based on selected indexNumpy：根据所选索引将部分数组替换为另一个完整数组
【发布时间】：2021-10-10 23:20:50
【问题描述】：

我有两个 np 数组 A 和 B 以及一个索引列表，其中：

A = np.arange(12).reshape(3,2,2)
>>> A
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3]],

       [[ 4,  5],
        [ 6,  7]],

       [[ 8,  9],
        [10, 11]]])

>>> B:
array([[[10, 10],
        [10, 10]],

       [[20, 20],
        [20, 20]]])

index_list = [0,2]

我想根据 index_list 给出的索引将数组 A 替换为整个数组 B，即 0 和 2（对应于 A 在 axis=0 处的索引）：

# desired output:
array([[[ 10,  10],
        [ 10,  10]],

       [[ 4,  5],
        [ 6,  7]],

       [[ 20,  20],
        [20, 20]]])

我一直在考虑以更有效的方式实现这个过程，但只想出了两个循环：

row_count = 0
for i,e in enumerate(A):
    for idx in index_list:
        if i == idx:
            A[i,:,:] = B[row_count,:,:]
            row_count += 1

这是计算昂贵的，因为我有两个巨大的 np 数组要处理......如果有人知道如何以矢量化方式或更有效的方式实现这个过程，我们将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

A[index_list] 是否给出了您要替换的元素？
是的，没错，A[index_list] 将被整个 B 替换。
A[index_list]=B 做你想做的事吗？
是的，这也有帮助，谢谢！

标签： python arrays numpy indexing numpy-slicing

【解决方案1】：

你试过这样分配吗：

A[index_list[0]] = B[0]
A[index_list[1]] = B[1]

我猜如果您在index_list 中有更多的索引，并且要替换更多，那么您可以创建一个循环。

【讨论】：