通过索引数组访问Python中的矩阵[重复]

Question

我对 Python 比较陌生，非常感谢您的帮助！

假设我有两个方阵 - 一个大的 M 和一个小的 K - 和一个整数数组索引 ind，不一定排序。 ind 的长度与K 的尺寸相匹配。在 Octave/MATLAB 中，我可以轻松做到这一点：

M(ind, ind) = K

这会将 K 的所有组件分配到与索引 ind 对应的 M 的那些位置。这通常用于有限元计算。

有没有办法在 Python 中优雅地做同样的事情？你可以假设我的 M 和 K 是通过操作构造的 NumPy 数组：

M = np.zeros((12, 12))
K = np.zeros((6, 6))

我在这些矩阵上做了一些工作，并用数据填充了它们。我的ind 数组也是一个 NumPy 数组。 但是，当我做类似的事情时

M[ind, ind] = K

我收到shape mismatch 错误。将ind.tolist() 而不是ind 插入M 不会改变任何东西。

感谢您的建议！

Answer 1

你正在寻找这个：

M[np.ix_(ind,ind)] = K

示例：

M = np.zeros((12, 12))
K = np.ones((6, 6))
ind = np.arange(6)

输出：

[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 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. 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.]]

Answer 2

如果你使用的是 numpy 数组，可以直接使用以下语法进行 donde：

import numpy as np

M = np.zeros((12, 12))
K = np.ones((6, 6))

M[:6, :6] = K
# This is equivalent to:
# M[0:6, 0:6] = K

M 将如下所示：

array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 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., 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.]])

这里有更多关于 python 中切片索引的信息

https://www.pythoncentral.io/how-to-slice-listsarrays-and-tuples-in-python/