Numpy 广播相同形状的多维阵列索引

我有一个

掩码

数组，它表示一个二维二进制图像。让我们简单地说：

mask=np.zero（（9,9），dtype=np.uint8）
# 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 | 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 | 0 0 0
# 0 0 0 | 0 0 0 | 0 0 0
# 0 0 0 | 0 0 0 | 0 0 0

假设我想翻转左边中间的元素：

#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
# ------+-------+------
# 1 1 1 | 0 0 0 | 0 0 0
# 1 1 1 | 0 0 0 | 0 0 0
# 1 1 1 | 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 | 0 0 0

我的错误做法是这样的：

x=np.arange（mask.shape[0]）
y=np.arange（mask.shape[1]）
掩码[np.逻辑_和（y>=3，y<6），x<3]=1
# 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
# ------+-------+------
# 1 0 0 | 0 0 0 | 0 0 0
# 0 1 0 | 0 0 0 | 0 0 0
# 0 0 1 | 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 | 0 0 0

（这是一个我正在处理的约束的简化，它不容易被表达为“代码>掩码[3，3:6]＝1代码/代码>。在这种情况下。考虑约束任意，如<代码> x% 2＝0 & & y＝3＝0＜/代码>如果你愿意。） 当两个索引数组的形状相同时，Numpy的行为是将它们成对，结果只选择上面的3个元素，而不是我想要的9个

---

如何使用应用于不同轴的约束更新正确的图元？考虑到约束是独立的，我是否可以通过只计算我的约束N+M次而不是N*M次来实现这一点？

根据您的评论，让我们试试这个更有趣的例子：

mask = np.zeros((90,90), dtype=np.uint8)

# criteria
def f(x,y): return ((x-20)**2 < 50) & ((y-20)**2 < 50)

# ranges
x,y = np.arange(90), np.arange(90)

# meshgrid
xx,yy = np.meshgrid(x,y)

zz = f(xx,yy)

# mask
mask[zz] = 1
plt.imshow(mask, cnap='gray')

mask=np.zero（（90,90），dtype=np.uint8）
#标准
def f（x，y）：返回（（x-20）**2<50）和（（y-20）**2<50）
#范围
x、 y=np.arange（90），np.arange（90）
#网格
xx，yy=np.meshgrid（x，y）
zz=f（xx，yy）
#面具
掩码[zz]=1
plt.imshow（蒙版，cnap='gray'）

输出：

---

您不能

广播

布尔数组，但可以使用

ix

构造等价的数值索引：

In [330]: np.ix_((y>=3)&(y<6), x<3)                                             
Out[330]: 
(array([[3],
        [4],
        [5]]), array([[0, 1, 2]]))

试图

广播

布尔值会直接引发错误（

索引太多

）：

---

arr[（（y>=3）和（yI可以做一些像
mask[np.logical][u和（y>=3，y<6）[：，np.newaxis]*（x<3）]=1
但这似乎并不理想。尽管看起来很花哨，但上面的内容与
mask[:3，3:6]=1
没有太大区别。谢谢。在我的“真的”问题是，约束更为复杂；约束可能类似于
（y-4）**2<25
，它将对遮罩的抛物线*部分进行索引。因此，这与其说是我试图在这里制作的特定形状，不如说是在不同轴上具有约束的问题。仅供参考，
（y-4）**2银行。我更新了另一个例子，希望能澄清。不过，如果我这样做，我想代码会变得不可读。@rgov更新后的答案与您的问题类似吗？假设它是
（x-20）**2<50
和
（y-20）**2<50
，而不是单一的约束
（x-20）**2+（y-20）**2-100<0
。这将如何改变你的答案？
In [331]: arr = np.zeros((9,9),int)                                             
In [332]: arr[_330] = 1                                                         
In [333]: arr                                                                   
Out[333]: 
array([[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],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 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, 0, 0, 0]])

arr[((y>=3)&(y<6))[:,None], x<3]