修改2D NumPy数组的每一行中的不同列

Question

我有以下问题：

假设我有一个像这样定义的数组：

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

我想要做的是利用Numpy多重索引并将几​​个元素设置为0.为此，我创建了一个向量：

indices_to_remove = [1, 2, 0]

我想要的意思是：

1. 从第一行删除索引为“1”的元素
2. 从第二行删除索引为“2”的元素
3. 从第三行删除索引为“0”的元素

结果应该是数组[[1,0,3],[4,5,0],[0,8,9]]

我设法通过以下代码获取我想要修改的元素的值：

values = np.diagonal(np.take(A, indices, axis=1))

但是，这不允许我修改它们。 怎么能解决这个问题？

Answer 1

您可以使用integer array indexing来分配这些零 -

A[np.arange(len(indices_to_remove)), indices_to_remove] = 0

样品运行 -

In [445]: A
Out[445]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

In [446]: indices_to_remove
Out[446]: [1, 2, 0]

In [447]: A[np.arange(len(indices_to_remove)), indices_to_remove] = 0

In [448]: A
Out[448]: 
array([[1, 0, 3],
       [4, 5, 0],
       [0, 8, 9]])