python – 在numpy中替换子数组

给定阵列,

>>> n = 2
>>> a = numpy.array([[[1,1,1],[1,2,3],3,4]]]*n)
>>> a
array([[[1,4]],[[1,4]]])

我知道可以简洁地替换它中的值,

>>> a[a==2] = 0
>>> a
array([[[1,4]]])

是否可以对阵列中的整行(最后一个轴)执行相同的操作？我知道[a == [1,3]] = 11将起作用并用11代替匹配子阵列的所有元素,但我想替换不同的子阵列.我的直觉告诉我写下面的内容,但会出现错误,

>>> a[a==[1,3]] = [11,22,33]
Traceback (most recent call last):
  File "broadcastable to correct shape

总之,我想得到的是：

array([[[1,[11,33],4]]])

…当然,n通常比2大很多,其他轴也大于3,所以如果我不需要,我不想循环它们.

更新：[1,3](或我正在寻找的任何其他东西)并不总是在索引1处.示例：

a = numpy.array([[[1,4]]])

最佳答案

你必须做一些更复杂的事情来实现你想要的东西.

您不能选择这样的数组切片,但可以选择所需的所有特定索引.

首先,您需要构造一个表示您希望选择的行的数组.即.

data = numpy.array([[1,[55,56,57],3]])

to_select = numpy.array([1,3]*3).reshape(3,3) # three rows of [1,3]

selected_indices = data == to_select
# array([[ True,True,True],#        [False,False,False],#        [ True,True]],dtype=bool)

data = numpy.where(selected_indices,[4,5,6],data)
# array([[4,#        [55,#        [4,6]])

# done in one step,but perhaps not very clear as to its intent
data = numpy.where(data == numpy.array([1,3),data)

numpy.where通过选择第二个参数(如果为true)和第三个参数(如果为false)进行工作.

您可以使用where从3种不同类型的数据中进行选择.第一个是与selected_indices具有相同形状的数组,第二个只是一个值(如2或7).第一种是最复杂的,可以是可以与selected_indices广播成相同形状的形状.在这种情况下,我们提供了[1,它们可以堆叠在一起以获得形状为3×3的阵列.