用向量填充 3D numpy 数组中每个矩阵的对角线

Question

拥有一个 3D numpy 数组，其中每个 2D 切片代表一个单独的矩阵。我正在寻找用一组特定的值替换每个矩阵的对角线元素。

例如，如果我有一个

3x3x3

数组：

array([[[a1, a2, a3],
        [a4, a5, a6],
        [a7, a8, a9]],

       [[b1, b2, b3],
        [b4, b5, b6],
        [b7, b8, b9]],

       [[c1, c2, c3],
        [c4, c5, c6],
        [c7, c8, c9]]])

我想用每个矩阵的一组新值替换对角线

[a1, a5, a9]

、

[b1, b5, b9]

和

[c1, c5, c9]

。我怎样才能实现这个目标？

Answer 1

可以使用

np.eye

遮罩来完成。

zeros = np.zeros((3,4,6))
vectors = np.random.randint(1 , 9, (3, 4)) # Generating random 3x4 integer array between 1 and 9

mask = np.eye(zeros.shape[1], zeros.shape[2], dtype=bool)
zeros[:, mask] = vectors

这是

print(zeros)

的输出。

[[[2. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 4. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 7. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 4. 0. 0.]]

 [[7. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 4. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 3. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 6. 0. 0.]]

 [[3. 0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 5. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 3. 0. 0.]]]