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python - 如何从布尔索引数组逆向工程原始数组？

问题描述

好的，所以我编写了一些用于向量化对称矩阵的代码，它只获取唯一元素并将它们转换为一维向量，同时还将非对角线元素乘以 root2：

def vectorize_mat(mat):
    assert mat.shape[0] == mat.shape[1], 'Matrix is not square'

    n = int(mat.shape[0])
    vec_len = 0.5*n*(n+1)
    weight_mat = (np.tri(n,k=-1)*np.sqrt(2))+np.identity(n)
    mask_mat = np.tri(n).astype(bool)
    vec_mat = (mat*weight_mat)[mask_mat]

    return vec_mat

这真的很好用，现在我想弄清楚如何从向量中重建原始数组。我得到了像这样的原始矩阵尺寸：

v = len(vec_mat)
n = isqrt(2*v)

其中 isqrt() 是整数平方根，来自：Python 中的整数平方根

但我正在为下一步做什么而苦苦挣扎。我现在可以重建权重和掩码矩阵。所以显然我可以向量化权重矩阵并将向量除以它，或者将重建的矩阵除以权重矩阵以撤消该步骤，但我不知道该怎么做的重塑和东西（来自布尔索引） . 也许那里有一些超级简单的答案，但我似乎看不到。

标签： pythonarraysnumpy

解决方案

回答你的标题问题。索引 - 包括布尔索引 - 可用于分配。

这是一个例子。让我们首先使用遮罩提取下三角形。

>>> a = np.arange(25).reshape(5, 5)
>>> y, x = np.ogrid[:5, :5]
>>> lower = y>=x
>>> b = a[lower]

现在 b 包含下三角形。我们可以使用相同的掩码来重构下三角形并对称地填充上三角形：

>>> recon = np.empty_like(a)
>>> recon[lower] = b
>>> recon.T[lower] = b
>>> recon
array([[ 0,  5, 10, 15, 20],
       [ 5,  6, 11, 16, 21],
       [10, 11, 12, 17, 22],
       [15, 16, 17, 18, 23],
       [20, 21, 22, 23, 24]])

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