Python 将numpy函数的输出放入数组的对角线中

我想取一个数组的行和，并将输出放在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

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

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

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

如果我想将

mat1

的行和放入

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，如果我想将总和放入

mat3

的对角线索引中，我似乎不能这样做

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

np.sum的
out
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这种行为吗？
NumPy有两种类型的索引：基本索引和高级索引

基本索引是指当索引表达式仅使用整数、切片、
..
和
无
（也称为
np.newaxis
）时发生的情况。这完全可以通过对偏移量和跨距的简单操作来实现，因此，当基本索引返回数组时，生成的数组始终是原始数据的视图。写入视图会写入原始数组

当您使用数组进行索引时，如
mat3[np.diag\u index（2）]
中所示，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)])

数据被放置到副本中，但原始数组不受影响


到目前为止，我们本应该能够使用
np.diagonal
，但尽管文档中说
np.diagonal
的输出在NumPy 1.10中是可写的，但使其可写的相关功能是。最好不要为此使用
out
参数：

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

谢谢你的详细解释。不能使用
out
参数真是太遗憾了。这真的可以帮我省去很多头痛！