Есть ли функция numpy, которая имитирует A [[i, j], ...] [..., [a, b, c]], но не только для чтения?

Question

Я пытаюсь сделать некоторые матричные вычисления с пустыми и некоторыми разреженными матрицами. Для этого я хочу игнорировать нули в моей матрице и просто получить доступ к некоторым значениям, но мне также нужно перезаписать их.

import numpy as np

a=np.random.rand(5,5)
#does not change a:
a[[1,2],...][...,[1,2]]=np.array([[0,0],[0,0]])
#just changes (1,1) and (2,2)
a[[1,2],[1,2]]=np.array([0,0])

Я хотел бы переписать [1,1], [1,2], [2,1], [2,2] нулями.

Answer 1

Я думаю, вам нужно что-то вроде этого:

import numpy as np

a = np.arange(25).reshape((5, 5))
i, j = np.ix_([1, 2], [1, 2])
a[i, j] = np.zeros((2, 2))
print(a)
# [[ 0  1  2  3  4]
#  [ 5  0  0  8  9]
#  [10  0  0 13 14]
#  [15 16 17 18 19]
#  [20 21 22 23 24]]

Answer 2

Один общий способ для любого данного списка индексов может состоять в том, чтобы просто зациклить ваши пары индексов, где вы хотите назначить 0

import numpy as np

a=np.random.rand(5,5)
indices = [[1,1],[1,2],[2,1],[2,2] ]

for i in indices:
    a[tuple(i)] = 0

print (a)

array([[0.16014178, 0.68771817, 0.97822325, 0.30983165, 0.60145224],
   [0.10440995, 0.        , 0.        , 0.09527387, 0.38472278],
   [0.93199524, 0.        , 0.        , 0.11230965, 0.81220929],
   [0.91941358, 0.96513491, 0.07891327, 0.43564498, 0.43580541],
   [0.94158242, 0.78145344, 0.73241028, 0.35964791, 0.62645245]])