如何用给定索引 ranges/slices 的值填充 numpy 的零数组

Question

这个问题与下面提到的另外两个问题密切相关。虽然它们可以进行调整，但我不确定它们是否提供了针对这种特定情况的最佳解决方案。

给定一个由零组成的 numpy 数组

arr = np.zeros([2, 5])

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

根据另一个范围数组（或元组列表）用零填充

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

结果

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

如何用给定索引 ranges/slices 的零填充 numpy 数组？

相关问题：

如果将范围转换为精确坐标，则可以进行调整

Slicing numpy array with another array

如果解决方案被推广到超过 1 个维度，则可以进行调整。例如如果reduceat可以用于多个切片数组

Answer 1

使用 numpy 广播，您可以创建一个布尔数组，对于您希望为 1 的单元格，该数组为 True，否则为 False。由于 ranges_ones 的第一列是起始索引，第二列是结束索引，我们可以使用 &

创建一个区间

idx = np.arange(arr.shape[1])
s = (idx >= ranges_ones[:, [0]]) 
e = (idx <= ranges_ones[:, [1]])
arr[s & e] = 1

输出：

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

Answer 2

您可以根据范围数组创建切片对象。结果与您预期的答案不同，因为在切片时不包括范围的停止值，但很容易调整它，因此结果就是您要查找的结果。

import numpy as np

arr = np.zeros([2, 5])

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

for i, range in enumerate(ranges_ones):
    arr[i, slice(range[0], range[1])] = 1
    # arr[i, range[0]:range[1]] = 1 also works btw

print(arr) # [[1. 1. 1. 0. 0.] [0. 1. 1. 1. 0.]]

Answer 3

一个简单的 enumerate() 调用应该可以解决问题：

import numpy as np

arr = np.zeros([2, 5])
ranges_ones = np.array([[0, 4], [1, 4]])

for i, (a, b) in enumerate(ranges_ones):
    arr[i, a: b] = 1
    
print(arr)

输出：

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

如何用给定索引 ranges/slices 的值填充 numpy 的零数组

How to fill numpy array of zeros with ones given index ranges/slices

python

arrays

numpy