每隔一段时间将一个迷你数组插入一个更大的数组（不改变大小）

Question

我试图在不调整大小的情况下将迷你数组插入到更大的数组中，因此使用迷你数组更改更大数组的值。

有一个迷你数组，xx。 有一个更大的数组，XX 每个 Y 元素，用迷你数组值替换下一个元素。 一路走到最后。

我尝试通过索引来做到这一点（代码可以在下面找到）。

mesh_array = np.zeros(shape=(100,100), dtype=np.uint8) 
mini_square = np.ones(shape=(2,2), dtype=np.uint8) 

flattened_array = np.ravel(mesh_array) 
flattened_minisquare = np.ravel(mini_square) 

flattened_array[1:-1:10] = flattened_minisquare

预期结果是每 10 个元素，它将用 flattened_minisquare 值替换以下元素。

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

我得到的错误信息：

"ValueError: could not broadcast input array from shape (4) into shape (1000)"

Answer 1

可能有更好的方法，但一种方法是按如下方式处理此问题：

import numpy as np

mesh_array = np.zeros(shape=(100,100), dtype=np.uint8) 
mini_square = np.ones(shape=(2,2), dtype=np.uint8) 

flattened_array = np.ravel(mesh_array) 
flattened_minisquare = np.ravel(mini_square)

现在，我们可以构造数组，该数组将对应于您希望用剩余值填充minisquare 的位置为零。请注意，如果给定的输出正确，在这种情况下它将是一个长度为 13 的数组。原始数组的 9 个元素 + minisquare 的 4 个元素

stepsize = 10
temp = np.zeros(stepsize + len(flattened_minisquare) - 1)
temp[-len(flattened_minisquare):] = flattened_minisquare

我们还为没有被小方块填充的值创建一个掩码。

mask = np.copy(temp)
mask[-len(flattened_minisquare):] = np.ones_like(flattened_minisquare)
mask = ~mask.astype(bool)

现在，只需使用np.resize 来扩展掩码和临时数组，然后最后使用掩码从旧数组中填充值。

out = np.resize(temp, len(flattened_array))
final_mask = np.resize(mask, len(flattened_array))
out[final_mask] = flattened_array[final_mask]

print(out)
#[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]