python - 将 numpy 函数的输出放入数组的对角线中

Question

我想获取一个数组的行和并将输出放入另一个数组的对角线中。出于性能原因，我想使用 np.sum 函数的 out 参数。

mat1 = np.array([[0.5, 0.5],[0.6, 0.4]])

mat2 = np.zeros([2,2])

mat3 = np.zeros([2,2])

如果我想将mat1的行总和放入mat2的第一行，我可以这样做:

np.sum(mat1, axis=1, out = mat2[0])

mat2
#array([[ 1.,  1.],
#       [ 0.,  0.]])

但是，如果我想将总和放入 mat3 的对角线索引中，我似乎无法这样做。

np.sum(mat1, axis=1, out = mat3[np.diag_indices(2)])

mat3
#array([[ 0.,  0.],
#       [ 0.,  0.]])

当然，以下方法有效，但我想使用np.sum的out参数

mat3[np.diag_indices(2)] = np.sum(mat1, axis=1)

mat3 
#array([[ 1.,  0.],
#       [ 0.,  1.]])

有人可以解释一下 out 参数不接受数组对角线索引作为有效输出的行为吗？

Answer 1

NumPy 有两种类型的索引:基本索引和高级索引。

基本索引是指当索引表达式仅使用整数、切片、... 和 None(又名 np.newaxis )。这可以完全通过偏移量和步幅的简单操作来实现，因此当基本索引返回数组时，结果数组始终是原始数据的 View 。写入 View 会写入原始数组。

当您使用数组进行索引时，如 mat3[np.diag_indices(2)] 中所示，您将获得高级索引。高级索引不能以返回原始数据 View 的方式完成；它总是从原始数组中复制数据。这意味着当您尝试使用副本作为 out 参数时:

np.sum(mat1, axis=1, out = mat3[np.diag_indices(2)])

数据被放入副本中，但原始数组不受影响。

<小时/>

我们现在应该能够使用 np.diagonal 来实现此目的，但即使文档说 np.diagonal 的输出可以在 NumPy 中写入1.10，使其可写的相关功能是still in limbo 。最好不要为此使用 out 参数:

mat3[np.diag_indices(2)] = np.sum(mat1, axis=1)