如何使用 numpy 将一个小矩阵添加到一个大矩阵中？

Question

我试图弄清楚如何取一个小矩阵（B下面的矩阵）并将值添加到A某个索引处的更大的矩阵（下面的矩阵）中。对于这种情况， numpy 似乎是一个不错的选择，但我不知道该怎么做。矩阵A：[[0, 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0, 0]]矩阵B：[[2, 3, 4] [5, 6, 7] [8, 9, 3]]想要的最终结果：[[0, 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 2, 3, 4, 0] [0, 0, 5, 6, 7, 0] [0, 0, 8, 9, 3, 0] [0, 0, 0, 0, 0, 0]]

Answer 1

如果你想在左上角添加B到index in ，你可以使用 index 和 的属性来完成：AB(r, c)AshapeB

A[r:r+B.shape[0], c:c+B.shape[1]] += B

如果您只想设置元素（覆盖而不是添加），请替换+=为=. 在您的特定示例中：

>>> A = np.zeros((5, 6), dtype=int)

>>> B = np.r_[np.arange(2, 10), 3].reshape(3, 3)

>>> r, c = 1, 2

>>> A[r:r+B.shape[0], c:c+B.shape[1]] += B

>>> A

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],

       [0, 0, 2, 3, 4, 0],

       [0, 0, 5, 6, 7, 0],

       [0, 0, 8, 9, 3, 0],

       [0, 0, 0, 0, 0, 0]])

索引操作产生一个视图成A，因为它是简单的索引，这意味着数据没有被复制，这使得操作相当有效的大型阵列。