使用 numpy 数组将值分配给另一个数组

Question

我有以下 numpy 数组 matrix ，

matrix = np.zeros((3,5), dtype = int)

array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])

假设我也有这个 numpy 数组 indices

indices = np.array([[1,3], [2,4], [0,4]])

array([[1, 3],
       [2, 4],
       [0, 4]]) 

问题：如何将1s 分配给matrix 中的元素，其中它们的索引由indices 数组指定。预计会采用矢量化实现。

为了更清楚，输出应如下所示：

    array([[0, 1, 0, 1, 0], #[1,3] elements are changed
           [0, 0, 1, 0, 1], #[2,4] elements are changed
           [1, 0, 0, 0, 1]]) #[0,4] elements are changed

Answer 1

这涉及循环，因此对于大型数组可能不是很有效

for i in range(len(indices)):
    matrix[i,indices[i]] = 1

> matrix
 Out[73]: 
array([[0, 1, 0, 1, 0],
      [0, 0, 1, 0, 1],
      [1, 0, 0, 0, 1]])

Answer 2

这是使用NumPy's fancy-indexing 的一种方法-

matrix[np.arange(matrix.shape[0])[:,None],indices] = 1

说明

我们使用np.arange(matrix.shape[0]) 创建行索引 -

In [16]: idx = np.arange(matrix.shape[0])

In [17]: idx
Out[17]: array([0, 1, 2])

In [18]: idx.shape
Out[18]: (3,)

列索引已经给出为indices -

In [19]: indices
Out[19]: 
array([[1, 3],
       [2, 4],
       [0, 4]])

In [20]: indices.shape
Out[20]: (3, 2)

我们来做个行列索引的形状示意图，idx和indices-

idx     (row) :      3 
indices (col) :  3 x 2

为了使用行和列索引来索引输入数组matrix，我们需要使它们可以相互广播。一种方法是在idx 中引入一个新轴，通过将元素推入第一个轴并允许使用idx[:,None] 作为最后一个轴，使其成为2D，如下所示 -

idx     (row) :  3 x 1
indices (col) :  3 x 2

在内部，idx 将被广播，就像这样 -

In [22]: idx[:,None]
Out[22]: 
array([[0],
       [1],
       [2]])

In [23]: indices
Out[23]: 
array([[1, 3],
       [2, 4],
       [0, 4]])

In [24]: np.repeat(idx[:,None],2,axis=1) # indices has length of 2 along cols
Out[24]: 
array([[0, 0],  # Internally broadcasting would be like this
       [1, 1],
       [2, 2]]) 

因此，来自idx 的广播元素将用作来自indices 的行索引和列索引，用于索引到matrix 以设置其中的元素。因为，我们有 -

idx = np.arange(matrix.shape[0]),

因此，我们最终会得到 -

matrix[np.arange(matrix.shape[0])[:,None],indices] 用于设置元素。