如何对一些用作索引的数组进行索引?我有以下六个这样的二维数组-
array([[2, 0],
[3, 0],
[3, 1],
[5, 0],
[5, 1],
[5, 2]])
我想将这些数组用作索引,并将值 10 放入新空矩阵的相应索引中。输出应该是这样的-
array([[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[10, 0, 0],
[10, 10, 0],
[ 0, 0, 0],
[10, 10, 10]])
到目前为止,我已经尝试过这个-
from numpy import*
a = array([[2,0],[3,0],[3,1],[5,0],[5,1],[5,2]])
b = zeros((6,3),dtype ='int32')
b[a] = 10
但这给了我错误的输出。
最佳答案
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[2,0],[3,0],[3,1],[5,0],[5,1],[5,2]])
In [3]: b = np.zeros((6,3), dtype='int32')
In [4]: b[a[:,0], a[:,1]] = 10
In [5]: b
Out[5]:
array([[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[10, 0, 0],
[10, 10, 0],
[ 0, 0, 0],
[10, 10, 10]])
为什么会这样:
如果您索引 b在一个赋值中有 两个 numpy 数组,
b[x, y] = z
然后将 NumPy 视为同时在 x 的每个元素上移动和 y 的每个元素和 z 的每个元素(我们称它们为 xval 、 yval 和 zval ),并将值 zval 分配给 b[xval, yval] .当z是一个常数,“越过 z 每次只会返回相同的值。
这就是我们想要的,x是 a 的第一列和 y是 a 的第二列.因此,选择x = a[:, 0] , 和 y = a[:, 1] .
b[a[:,0], a[:,1]] = 10
为什么 b[a] = 10不工作
当你写 b[a] ,将 NumPy 视为通过移动 a 的每个元素来创建一个新数组, (我们称每个 idx )并将 b[idx] 的值放入新数组中在 idx 的位置在 a .
idx是 a 中的值.所以它是一个int32。 b形状为 (6,3),所以 b[idx]是 b 的一行形状 (3,)。例如,当 idx是
In [37]: a[1,1]
Out[37]: 0
b[a[1,1]]是
In [38]: b[a[1,1]]
Out[38]: array([0, 0, 0])
所以
In [33]: b[a].shape
Out[33]: (6, 2, 3)
让我们重复一遍:NumPy 通过移动 a 的每个元素来创建一个新数组。并将 b[idx] 的值放入新数组中在 idx 的位置在 a .如idx移动到 a ,将创建一个形状为 (6,2) 的数组。但是自从b[idx]本身的形状为 (3,),在 (6,2) 形状的数组中的每个位置,放置一个 (3,) 形状的值。结果是一个形状为 (6,2,3) 的数组。
现在,当你做这样的任务时
b[a] = 10
形状 (6,2,3) 的临时数组,其值为 b[a]创建,然后执行分配。由于 10 是一个常数,因此该赋值将值 10 放置在 (6,2,3) 形数组中的每个位置。
然后将临时数组中的值重新分配回 b .
见 reference to docs .因此 (6,2,3) 形数组中的值被复制回 (6,3) 形 b大批。值相互覆盖。但重点是你没有得到你想要的任务。
关于python - 二维数组索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16396141/
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