更新多重索引 np.array 中的元素答案

【问题标题】：Updating elements in multiply indexed np.array更新多重索引 np.array 中的元素
【发布时间】：2019-03-23 13:00:53
【问题描述】：

我有一个 2D numpy 数组，需要通过多层索引更新选择的元素。对我来说这样做的明显方法不起作用，因为 numpy 似乎只是更新数组的副本而不是数组本身：

import numpy as np

# Create an array and indices that should be updated
arr = np.arange(9).reshape(3,3)
idx = np.array([[0,2], [1,1],[2,0]])
bool_idx = np.array([True, True, False])

# This line does not work as intended since the original array stays unchanged
arr[idx[:,0],idx[:,1]][bool_idx] = -1 * arr[idx[:,0],idx[:,1]][bool_idx]

这是结果输出：

>>> arr
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

但是，我期望这个输出：

>>> arr
array([[0, 1, -2],
       [3, -4, 5],
       [6, 7, 8]])

【问题讨论】：

标签： python numpy indexing

【解决方案1】：

我们需要用给定的mask 屏蔽索引，然后索引到arr 并分配新值。对于索引，我们可以使用tuple(masked_indices)进行索引或者使用index-array的两列进行整数索引，从而给了我们两种方法。

方法#1：

arr[tuple(idx[bool_idx].T)] *= -1

方法#2：

idx_masked = idx[bool_idx]
arr[idx_masked[:,0],idx_masked[:,1]] *= -1

为什么原来的方法不起作用？

在 LHS 上，您正在执行 arr[idx[:,0],idx[:,1]][bool_idx]，这基本上是两个步骤：arr[idx[:,0],idx[:,1]]，在后台调用 arr.__getitem__(indexer)*。当 indexer 是一个切片时，元素的规则性允许 NumPy 返回一个视图（通过修改步幅和偏移量）。当 indexer 是任意布尔掩码或任意整数数组时，所选元素通常没有规律性，因此无法返回视图。让我们将arr[idx[:,0],idx[:,1]] 称为arr2。

在下一步中，结合arr[idx[:,0],idx[:,1]][bool_idx]，即arr2[bool_idx]，它在底层调用arr2.__setitem__(mask)，实现修改arr2，因此不会传播回arr。

*灵感来自 - https://stackoverflow.com/a/38768993/。

更多关于__getitem__,__setitem__的信息。

为什么这篇文章中发布的方法有效？

因为两者都直接在arr 上使用indexer 和修改arr.__setitem__(indexer) 的arr.__setitem__(indexer)。

【讨论】：

确实解决了这个问题，谢谢！你能解释一下为什么我最初的尝试没有成功吗？
@smonsays 在上面添加了一些 cmets。
@Divakar：如果这确实是 OP 的解决方案不起作用的原因，那么所有这些有效的解决方案都应该因同样的原因而失败。例如，在您的方法#2 中，您所做的确实是使用两个形状为(3,) 和(3,) 的整数索引数组进行高级索引。我认为 OP 的解决方案不起作用的真正原因是因为 OP 解决方案的最后一步应用了 boolean index，根据文档，布尔索引的结果始终是一维数组，没有引用回原始数组。对于 OP，bool 索引返回形状 (2,)，在其上完成了标量 mul。
@fountainhead 是的，不完全正确。编辑了帖子。

【解决方案2】：

您只需要对您自己的尝试进行一些小改动——您需要在每个整数索引表达式上应用布尔索引数组。换句话说，这应该有效：

arr[idx[:,0][bool_idx],idx[:,1][bool_idx]] *= -1

（我刚刚将[bool_idx] 移动到方括号内，以将其应用于两个整数索引表达式——idx[:,0] 和idx[:,1]）

【讨论】：