Q&A
前提・実現したいこと
numpyで行列のある列に列ベクトルを代入したいのですが，
行列の代入したい部分をスライスすると行ベクトル（1次元配列）になるため，代入できません．
わざわざ転置してもいいのですが，何か他に正しい方法があれば教えていただきたいです．
該当のソースコード
import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 1 2 3 # 4 5 6 vec_v = np.array([[11],[12]]) # 11 # 12 print(arr[:,0]) # 1 4 arr[:,0] = vec_v # could not broadcast input array from shape (2,1) into shape (3)
回答2件
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ベストアンサー
arr[:, 0]の結果が1次元になってしまっているのが問題で、print分で確認されているものかと思います。次元数を落とさずにスライスするトリッキーな方法をいくつか紹介します。
Python
1# iteralbeなオブジェクトでインデックスをwrapする 2arr[:, [0]] = vec_v 3# 同上、rangeオブジェクトを使用 4arr[:, 0:1] = vec_v 5 6# インデックスのトリックを使って、欠落してしまう次元を補う 7arr[:, 0, None] = vec_v 8# 同上、Noneの代わりにnp.newaxisを使用 9arr[:, 0, np.newaxis] = vec_v 10
どれも自明な操作ではないですね。
関連：https://stackoverflow.com/questions/3551242/numpy-index-slice-without-losing-dimension-information
投稿2020/08/24 22:31
編集2020/08/24 23:15
総合スコア3601
0
こんにちは
以下でいけるかと思います。
diff
1- arr[:,0] = vec_v 2+ arr[:,0] = vec_v.reshape(-1)
- 動作確認用Repl.it: https://repl.it/@jun68ykt/Q287140
投稿2020/08/24 21:49
総合スコア9058
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