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python - 如何使用另一个 Numpy 数组设置多维 Numpy 数组的单个元素？

coder 2023-08-26 原文

如果我们有一个像这样的 numpy 数组:

Array = np.zeros((2, 10, 10))

我们想设置它的一个元素，由另一个给定

indexes = np.array([0,0,0])

我们怎样才能做到这一点？

Array[indexes] = 5

正在将 Array 的第一个维度的每个元素设置为 5

最佳答案

将 a 作为数据数组，将 idx 作为索引数组，这样每一行对应一个要在数据数组中设置的元素，您可以这样做 - 

a[tuple(idx.T)] = 5

sample 运行-

In [94]: a = np.zeros((2,2,3),dtype=int)

In [95]: idx = np.array([[0,0,0],[1,1,0],[0,1,2]])

In [96]: a[tuple(idx.T)] = 5

In [97]: a
Out[97]: 
array([[[5, 0, 0],
        [0, 0, 5]],

       [[0, 0, 0],
        [5, 0, 0]]])

In [98]: a[tuple(idx.T)] = [5,10,15] # or set different values

In [99]: a
Out[99]: 
array([[[ 5,  0,  0],
        [ 0,  0, 15]],

       [[ 0,  0,  0],
        [10,  0,  0]]])

或者，我们可以使用 np.ravel_multi_index 计算线性索引，然后使用 np.put 执行赋值，就像这样 -

np.put(a,np.ravel_multi_index(idx.T,a.shape),5)

如果你正在处理三维数组，我们可以将三维索引切片并赋值给另一个方法，就像这样 -

a[idx[:,0],idx[:,1],idx[:,2]] = 5

如果只是需要设置一个元素，那么就做 -

a[tuple(idx)] = 5

sample 运行-

In [118]: a = np.zeros((2,2,3),dtype=int)

In [119]: idx = np.array([0,0,0])

In [120]: a[tuple(idx)] = 5

In [121]: a
Out[121]: 
array([[[5, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]])

关于python - 如何使用另一个 Numpy 数组设置多维 Numpy 数组的单个元素？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41802319/

多维Numpycodepresectionpythonarraysindexing

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