将小矩阵中的值分配到大矩阵中的指定位置
Assign values from small matrix to specified places in larger matrix
我想知道 Python 中是否存在类似的方法 (Mathematica)：
Mathematica
我在Python试过了，还是不行。我也尝试过 numpy.put() 或简单的 2 for 循环。这两种方法都可以正常工作，但我发现它们对于较大的矩阵（例如 3000×3000 个元素）非常耗时。
Python、
中描述的问题
import numpy as np
a = np.arange(0, 25, 1).reshape(5, 5)
b = np.arange(100, 500, 100).reshape(2, 2)
p = np.array([0, 3])
a[p][:, p] = b
输出不变的矩阵a：Python
也许您正在寻找这个：
a[p[...,None], p] = b
数组 a 在上面的赋值之后看起来像这样：
[[100 1 2 200 4]
[ 5 6 7 8 9]
[ 10 11 12 13 14]
[300 16 17 400 19]
[ 20 21 22 23 24]]
如Integer Array Indexing中所述，两个整数索引数组将一起广播并一起迭代，从而有效地索引位置 a[0,0]、a[0,3]、a[3,0] , 和 a[3,3]。然后，赋值语句将使用 RHS.
中的相应元素值在 a 的这些位置执行逐元素赋值
我想知道 Python 中是否存在类似的方法 (Mathematica)： Mathematica
我在Python试过了，还是不行。我也尝试过 numpy.put() 或简单的 2 for 循环。这两种方法都可以正常工作，但我发现它们对于较大的矩阵（例如 3000×3000 个元素）非常耗时。
Python、
中描述的问题import numpy as np
a = np.arange(0, 25, 1).reshape(5, 5)
b = np.arange(100, 500, 100).reshape(2, 2)
p = np.array([0, 3])
a[p][:, p] = b
输出不变的矩阵a：Python
也许您正在寻找这个：
a[p[...,None], p] = b
数组 a 在上面的赋值之后看起来像这样：
[[100 1 2 200 4]
[ 5 6 7 8 9]
[ 10 11 12 13 14]
[300 16 17 400 19]
[ 20 21 22 23 24]]
如Integer Array Indexing中所述，两个整数索引数组将一起广播并一起迭代，从而有效地索引位置 a[0,0]、a[0,3]、a[3,0] , 和 a[3,3]。然后，赋值语句将使用 RHS.
a 的这些位置执行逐元素赋值