Использование индексов массива для решения другого массива ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь «наложить» на 1-D-массив Numpy на еще один 1-D-массив большего размера, так что наложенный массив устанавливал несколько значений в наложенном массиве.

Код: Выделить всё

overlay

) в наложенный массив (

Код: Выделить всё

arr

).

Код: Выделить всё

overlay = [          0 ,     1 ,  1 ,  4 , 3]
subixs  = [[0, 1, 2, 3], [4, 5], [6], [7], 8] # relationship to `arr`, i.e. overlay[0] sets `arr[0]`, `arr[1]`, `arr[2]` and `arr[3]`
assert len(overlay) == len(subixs)

arr = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 4, 3]
< /code>
overlay[1] = 7

должен повернуть arr в [0, 0, 0, 0, 7, 7, 1, 4, 3] , потому что [1] относится к SUBIXS [1] , что, в свою очередь, относится к ARR [[4,5]] . Это преобразование индекса легко для скалярных индексов, но для таких индексов, как логические массивы, это становится трудным. < /P>
Например, представьте себе: < /p>

Код: Выделить всё

msk = (overlay == 1) | (overlay == 3)
overlay[msk] = [44, 48, 47]
< /code>
in that case msk

необходимо преобразовать в [4, 5, 6, 8] для использования для соответствующих индексов в ARR , а также для установки значений (

Код: Выделить всё

[44, 48, 47]

) необходимо было бы расширить до [44, 44, 48, 47] .
Я выяснил, как сделать перевод в индексы в ARR , но это довольно неэффективно, поскольку он использует списки, и я также не выяснил, как расширить значения.

Код: Выделить всё

new_value = [44, 48, 47]
msk = (overlay == 1) | (overlay == 3)
overlay[msk] = new_value

# convert to indices in `arr`

# Keep as list as numpy requires symmetric arrays
subixs  = [[0, 1, 2, 3], [4, 5], [6], [7], 8]
subixs = np.asarray(subixs, dtype=object)

arr_ixs = sum(subixs[msk], [])
new_arr_value = ? # should be `[44, 44, 48, 47]`
arr[arr_ixs] = new_arr_value
< /code>
How would I go about making the index translation more efficient (using numpy's vectorised functions) and expand new_value

to new_arr_value ? Я могу дублировать значения столько раз, сколько есть индексы из одного индекса в наложении , указывая на arr .

Код: Выделить всё

value_subixs = sub_ixs[msk]
arr_ixs = sum(value_subixs, [])
new_arr_value = np.repeat(value, np.asarray([len(ix) for ix in value_subixs]))
arr[arr_ixs] = new_arr_value
< /code>
However, both solution (index translation and value expansion) are using lists which is not desirable as arr

содержит в порядке 100K -элементов.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... ther-array