numpy中2d数组的选定元素的矢量化赋值语句

Question

我是python的初学者。 我想知道是否有一种不使用for循环的“好”方式来执行此操作。 考虑问题

u = zeros((4,2))
u_pres = array([100,200,300])
row_col_index = array([[0,0,2], [0,1,1]])

我想将u [0,0]，u [0,1]和u [2,1]分别指定为100,200和300。 我想做某种形式的事情

u[row_col_index] = u_pres

如果u是一维数组，则这样的分配有效，但无法弄清楚如何使此数组适用于二维数组。 您的建议将最有帮助。 谢谢

Answer 1

你快到了。

您需要以下内容：

u[row_col_index[0], row_col_index[1]] = u_pres

说明：

既然您说您是Python的初学者（我也是！），我想我可能会告诉您这一点。 以这种方式加载模块被认为是非Python的 ：

#BAD
from numpy import *
#GOOD
from numpy import array #or whatever it is you need
#GOOD
import numpy as np #if you need lots of things, this is better

说明：

In [18]: u = np.zeros(10)

In [19]: u
Out[19]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

#1D assignment
In [20]: u[0] = 1

In [21]: u[1] = 10

In [22]: u[-1] = 9 #last element

In [23]: u[-2] = np.pi #second last element

In [24]: u
Out[24]: 
array([  1.        ,  10.        ,   0.        ,   0.        ,
         0.        ,   0.        ,   0.        ,   0.        ,
         3.14159265,   9.        ])

In [25]: u.shape
Out[25]: (10,)

In [27]: u[9] #calling
Out[27]: 9.0

#2D case
In [28]: y = np.zeros((4,2))

In [29]: y
Out[29]: 
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

In [30]: y[1] = 10 #this will assign all the second row to be 10

In [31]: y
Out[31]: 
array([[  0.,   0.],
       [ 10.,  10.],
       [  0.,   0.],
       [  0.,   0.]])

In [32]: y[0,1] = 9 #now this is 2D assignment, we use 2 indices!

In [33]: y[3] = np.pi #all 4th row, similar to y[3,:], ':' means all

In [34]: y[2,1] #3rd row, 2nd column
Out[34]: 0.0


In [36]: y[2,1] = 7

In [37]: 

In [37]: y
Out[37]: 
array([[  0.        ,   9.        ],
       [ 10.        ,  10.        ],
       [  0.        ,   7.        ],
       [  3.14159265,   3.14159265]])

在您的情况下，我们将row_col_index （ row_col_index[0] ）的第一个数组用于行 ，将第二个数组（ row_col_index[1] ）用于列。

最后，如果您不使用ipython ，我建议您这样做，它将在学习过程和其他许多方面帮助您。

我希望这有帮助。