python - 给定一些索引，如何在索引的 "rest"上索引数组/张量？

Question

给定一些数组(或张量):

x = np.array([[0, 1, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 1, 0],
              [1, 0, 0, 0, 0]])

和一些维度索引等于 x 中的行数:

idx = np.array([3, 1, 0])  # Index values range from (0: number of columns) in "x"!

现在，如果我想根据索引 idx 将某个值 c 添加到 x 的列，我将执行以下操作:

x[range(3), idx] += c

得到:

x = np.array([[  0,  1,  0,  c,  0],
              [  0,  c,  0,  1,  0],
              [1+c,  0,  0,  0,  0]])

但是，如果我想将值 c 添加到 x 中的every other column index 怎么办，而不是比 idx 中的确切索引？

期望的结果(基于上面的例子)应该是:

x = np.array([[c, 1+c,  c,   0,  c],
              [c,   0,  c, 1+c,  c],
              [1,   c,  c,   c,  c]])

Answer 1

创建一个 bool 数组用作掩码:

# set up default mask
m = np.ones(x.shape, dtype=bool)
# update mask
m[np.arange(m.shape[0]), idx] = False
# perform boolean indexing
x[m] += c

输出(c=9):

array([[ 9, 10,  9,  0,  9],
       [ 9,  0,  9, 10,  9],
       [ 1,  9,  9,  9,  9]])

m:

array([[ True,  True,  True, False,  True],
       [ True, False,  True,  True,  True],
       [False,  True,  True,  True,  True]])