Python Numpy - Matrix替换全局矩阵中定义的矩阵.类似于Matlab

Question

有没有人在Python中有这个问题的快速解决方案.矩阵AI希望在某个位置用C矩阵替换A中的值？

A=  [ 1 2 3 4 4
      2 3 4 5 3
      4 5 6 7 2
      5 6 7 8 9
      6 7 8 9 0 ]

C=  [ 7 7
      7 7 ]

在loc = [3 5]的位置,结果矩阵B如下所示:

B=  [ 1 2 3 4 4
      2 3 4 5 3
      4 5 7 7 7
      5 6 7 8 9
      6 7 7 9 7 ]

在Matlab中,代码很简单:

A(loc,loc) = C

我试过它是python:

A[loc,loc] = C

没有成功.有任何想法吗？任何使用局部刚度模型填充全局刚度矩阵的人都会多次执行该操作,但通常看起来像这样:

K(loc,loc) = K(loc,loc) + C

无论如何,我希望这是一个好问题？我还没有找到答案.

Answer 1

import numpy as np

A = np.array([ 1, 2, 3, 4, 4,
      2, 3, 4, 5, 3,
      4, 5, 6, 7, 2,
      5, 6, 7, 8, 9,
      6, 7, 8, 9, 0 ]).reshape(5, 5)

B = np.array([60, 70, 80, 90]).reshape(2, 2)

A[2:6:2, 2:6:2] = B # or
A[np.ix_([2, 4], [2, 4])] = B  

print A

输出:

[[ 1  2  3  4  4]
 [ 2  3  4  5  3]
 [ 4  5 60  7 70]
 [ 5  6  7  8  9]
 [ 6  7 80  9 90]]