Python中的块矩阵赋值

根据本mwe：

a=np.zeros((5,5))
b=np.zeros((2,2))
a=np.matrix(a)
b=np.matrix(b)
b[0,0]=4
b[1,1]=9
b[0,1]=7
indice=[2,3]
# 1
c=a[indice,:][:,indice]
c=b
print c
# 2
a[indice,:][:,indice]=b
print a[indice,:][:,indice]

我得到：

>>> c
matrix([[ 4.,  7.],
        [ 0.,  9.]])

以及：

我不明白为什么a的值保持为零。如果分两步执行类似操作，则一切正常：

>>> for k in range(len(indice)):
...     a[indice[k],indice]=b[k,:]

我获得：

>>> a
matrix([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  4.,  0.,  7.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  9.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

---

这是因为

a[indice，：][：，indice]

不是数组的视图，而是一个单独的副本-

In [142]: np.may_share_memory(a, a[indice,:][:,indice])
Out[142]: False

---

为了解决这个问题，我们可以使用-

验证结果-

In [145]: a
Out[145]: 
matrix([[ 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.]])

In [146]: b
Out[146]: 
matrix([[ 4.,  7.],
        [ 0.,  9.]])

In [147]: a[np.ix_(indice, indice)] = b

In [148]: a
Out[148]: 
matrix([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  4.,  7.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  9.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

In [149]: a[indice,:][:,indice]
Out[149]: 
matrix([[ 4.,  7.],
        [ 0.,  9.]])

---

太神了谢谢。为什么这是副本而不是视图？以下是一些相关的解释：

a[np.ix_(indice, indice)] = b

In [145]: a
Out[145]: 
matrix([[ 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.]])

In [146]: b
Out[146]: 
matrix([[ 4.,  7.],
        [ 0.,  9.]])

In [147]: a[np.ix_(indice, indice)] = b

In [148]: a
Out[148]: 
matrix([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  4.,  7.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  9.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

In [149]: a[indice,:][:,indice]
Out[149]: 
matrix([[ 4.,  7.],
        [ 0.,  9.]])