在 for 循环中使用相应的 3D numpy 数组答案

【问题标题】：Working with corresponding 3D numpy arrays in for loop在 for 循环中使用相应的 3D numpy 数组
【发布时间】：2020-10-29 02:15:57
【问题描述】：

我想知道使用相应 3D 数组的最佳方式是什么。所以我创建了3个不同的numpy数组，就像这样（这只是一个例子，3D数组可以更大），我想做的是用@中的值替换arr的每个数组中的一些“部分” 987654322@ 和arr3。例如，在我的代码中，我想用arr2 中的值替换arr[0, 2:]（行部分），然后用arr3 中的值替换arr[2:, 1]（列部分）我正在考虑使用zip，但我遇到了麻烦，我的代码是下一个

import numpy as np

arr = np.array([[[0., 1., 1., 1., 1.],
                 [0., 0., 0., 0., 0.],
                 [0., 1., 0., 1., 0.],
                 [0., 1., 1., 0., 1.],
                 [0., 1., 0., 1., 0.]],

                [[0., 1., 1., 1., 1.],
                 [0., 0., 0., 0., 0.],
                 [0., 1., 0., 0., 1.],
                 [0., 1., 0., 0., 1.],
                 [0., 1., 1., 1., 0.]]])

arr2 = np.array([[[43, 25, 21],
                  [28, 43, 28]],

                 [[38, 29, 46],
                  [48, 27, 33]]])

arr3 = np.array([[[43, 43, 45],
                  [28, 24, 38]],

                 [[32, 26, 30],
                  [40, 23, 20]]])

for i, j in zip(arr, arr2):
    for k in j:
        i[0, 2:] = k

print(i) 

#output
#[[ 0.  1. 48. 27. 33.]
# [ 0.  0.  0.  0.  0.]
# [ 0.  1.  0.  0.  1.] #The last array in arr with the last array in arr2
# [ 0.  1.  0.  0.  1.] #It does almost what I need, but not quite
# [ 0.  1.  1.  1.  0.]]

#If I try using append like

aux = []

for i, j in zip(arr, arr2):
    for k in j:
        aux.append(i[0, 2:] = k)

#I get an error
#keyword can't be an expression

问题不仅如此，而且我有3个不同的数组，所以我不想在完成替换行部分后创建一个不必要的列表，然后如果有的话就使用这个列表来替换列部分更简单的方法，我想要的输出是下一个

 newarr =      [[[0.,  1., 43., 25., 21.],
                 [0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
                 [0., 43.,  0.,  1.,  0.], 
                 [0., 43.,  1.,  0.,  1.],
                 [0., 45.,  0.,  1.,  0.]],
                                                
                [[0.,  1., 28., 43., 28.],
                 [0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
                 [0., 28.,  0.,  1.,  0.],
                 [0., 24.,  1.,  0.,  1.],
                 [0., 38.,  0.,  1.,  0.]],

                [[0.,  1., 38., 29., 46.],
                 [0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
                 [0., 32.,  0.,  0.,  1.],
                 [0., 26.,  0.,  0.,  1.],
                 [0., 30.,  1.,  1.,  0.]],

                [[0.,  1., 48., 27., 33.],
                 [0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
                 [0., 40.,  0.,  0.,  1.],
                 [0., 23.,  0.,  0.,  1.],
                 [0., 20.,  1.,  1.,  0.]]]

所以arr 中的第一个二维数组复制自身，然后替换arr2 和arr3 的第一个二维数组中的值，并对arr 中的第二个二维数组和第二个二维数组执行相同操作在arr2 和arr3，如果有什么方法可以为我指明正确的方向，我将不胜感激，谢谢！

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy for-loop

【解决方案1】：

更简单的方法是 -

out = arr.repeat(2,axis=0)
out[:,0,2:] = arr2.reshape(-1,arr2.shape[2])
out[:,2:,1] = arr3.reshape(-1,arr3.shape[2])

【讨论】：

我在这里，试图重新发明轮子，非常感谢！干净简洁
@Divakar：我建议您添加另一行来帮助测试解决方案：assert np.all(out == newarr)。