Numpy：作为Matlab的赋值和索引

Question

有时只为数组分配一个索引是很有用的。在Matlab中，这很简单：

M = zeros(4);
M(1:5:end) = 1
M =

   1   0   0   0
   0   1   0   0
   0   0   1   0
   0   0   0   1

在纽比有办法做到吗？首先，我想将数组展平，但该操作没有保留引用，因为它生成了一个副本。我尝试过使用ix，但我无法用相对简单的语法来实现。在

Answer 1

您可以尝试使用numpy.ndarray.flat，它表示一个迭代器，可以用来读写数组。在

>>> M = zeros((4,4))
>>> M.flat[::5] = 1
>>> print(M)
array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.]])

注意，在numpy中，切片语法是[开始：停止独占：step]，与Matlab相反(开始：步骤：停止（包括在内）。在

基于sebergs的评论，有必要指出Matlab将矩阵存储在列major中，而numpy数组默认是row major。在

^{pr2}$

要在展平数组上获得类似Matlab的索引，需要展平转置数组：

>>> M = zeros((4,4))
>>> M.T.flat[:4] = 1
>>> print(M)
array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.]])

Answer 2

可以使用列表索引来执行此操作：

M = np.zeros((4,4))
M[range(4), range(4)] = 1
print M
# [[ 1.  0.  0.  0.]
#  [ 0.  1.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  1.  0.]
#  [ 0.  0.  0.  1.]]

在这种情况下，您还可以使用np.identity(4)

Answer 3

另一种使用unravel_索引的方法

>>> M = zeros((4,4));
>>> M[unravel_index(arange(0,4*4,5),(4,4))]= 1
>>> M
array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.]])