将numpy函数的输出放入数组的对角线中

Question

我想取一个数组的行和，把输出放到另一个数组的对角线上。出于性能原因，我想使用np.sum函数的out参数。你知道吗

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

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

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

如果我想把mat1的行和放到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，如果我想把和放入mat3的对角索引，我似乎不能这样做。你知道吗

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

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

当然，下面的方法是有效的，但是我想使用out的np.sum参数

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

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

有人能解释一下out参数不接受数组的对角线索引作为有效输出的行为吗？你知道吗

Answer 1

NumPy有两种类型的索引：基本索引和高级索引。你知道吗

基本索引是指当索引表达式仅使用整数、片、...和None（又称np.newaxis）时发生的情况。这完全可以通过对偏移量和步长的简单操作来实现，因此当基本索引返回数组时，生成的数组总是原始数据的视图。写入视图将写入原始数组。你知道吗

当您使用数组进行索引时，如mat3[np.diag_indices(2)]，您将获得高级索引。高级索引不能以返回原始数据视图的方式进行；它总是从原始数组中复制数据。这意味着当您尝试将副本用作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。你知道吗

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我们现在应该已经能够使用np.diagonal了，但是尽管文档中说np.diagonal的输出在numpy1.10中是可写的，但是使其可写的相关特性是still in limbo。最好不要使用out参数：

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