Python Numpy使用矩阵索引插入矩阵值

我有以下代码创建4D

网格

矩阵，我希望将滚动的2D

VAL

矩阵插入该网格

import numpy as np

k = 100
x = 20
y = 10
z = 3

grid = np.zeros((y, k, x, z))
insert_map = np.random.randint(low=0, high=y, size=(5, k, x))
vals = np.random.random((5, k))

for i in range(x):
    grid[insert_map[:, :, i], i, 0] = np.roll(vals, i)

如果

VAL

是一个1D数组，我会使用1D

insert_map

数组作为参考，它会工作，但是在多个维度中使用它似乎是一个问题，并且会产生错误：

ValueError: shape mismatch: value array of shape (5,100)  could not be broadcast to indexing result of shape (5,100,3)

我不明白为什么它会说作为

grid[insert_map[：，：，I]，I，0]

的错误应该在我的脑海中为网格数组的

y

和

k

部分给出一个（5100）插入位置，然后用

I

和

0

修复

x

和

z

部分

---

有没有办法通过2D索引将2D（5100）滚动的

VAL

矩阵插入4D（10100，20，3）网格

矩阵？
网格
是
（y，k，x，z）

insert\u map
是
（5，k，x）
<代码>插入映射[：，：，i]
然后是
（5，k）

grid[insert_-map[：，：，i]，i，0]
将成为
（5，k，z）
<代码>插入映射[]
仅为第一个
y
维度编制索引

vals
是
（5，k）
<代码>滚动

不会改变这一点

np.roll（vals，i）[…，None]

可以广播以填充

z

维度，如果您需要的话

您的

insert\u映射

无法沿

k

维度选择值。由

randint

创建的值在

y

维度中有效

如果

i

和

0

应该应用于最后两个维度，则仍然需要

k

维度的索引。可能性是：

grid[insert_map[:, j, i], j, i, 0]
grid[insert_map[:, :, i], 0, i, 0]
grid[insert_map[:, :, i], :, i, 0]
grid[insert_map[:, :, i], np.arange(k), i, 0]