在另一个更大的数组中插入 3D 数组的值的最佳方法

Question

必须有一些“Python化”的方式来做到这一点，但我不认为np.place，np.insert或者np.put是什么我要找的。我想A用较小的 3D 数组中的值替换大型 3D 数组中的值B，从[i,j,k]较大数组中的位置开始。看图：

我想输入类似A[i+, j+, k+] = B或np.embed(B, A, (i,j,k)) 之类的内容，但当然这些都是不对的。

编辑：哦，有这个。所以我应该修改问题以询问这是否是最好的方法（其中“最佳”意味着笔记本电脑上 500x500x50 的浮点数组最快）：

s0, s1, s2 = B.shape
A[i:i+s0, j:j+s1, k:k+s2] = B

Answer 1

您编辑的答案对于 3D 案例来说看起来不错。

如果您想要在原始帖子中提到的“嵌入”函数，对于任意维数的数组，以下内容应该有效：

def embed( small_array, big_array, big_index):
    """Overwrites values in big_array starting at big_index with those in small_array"""
    slices = [np.s_[i:i+j] for i,j in zip(big_index, small_array.shape)]
    big_array[slices]=small_array

值得注意的是，在 big_array 的维度多于small_array 的情况下，人们希望“嵌入”如何执行并不明显。例如，我可以想象有人想要从small_array成员到被覆盖的big_array成员的1：1映射（相当于向small_array添加额外的长度为1的维度，以使其ndim达到big_array的ndim），或者我可以想象有人想要small_array广播出去以填充 big_array 的剩余部分，以填补small_array“缺失”的维度。无论如何，您可能希望避免在这些情况下调用该函数，或者调整该函数以确保它在这些情况下执行您想要的操作。