根據一維計數器數組填充二維數組列

Question

我正在尋找一種numpy解決方案，以在二維數組（在下面的示例中為“ a”）中的每一列填充不同的一維計數器數組（在以下示例中為“ cnt”）中定義的多個“ 1”值。

我嘗試了以下方法：

import numpy as np

cnt = np.array([1, 3, 2, 4])   # cnt array: how much elements per column are 1
a = np.zeros((5, 4))           # array that must be filled with 1s per column
for i in range(4):             # for each column
    a[:cnt[i], i] = 1          # all elements from top to cnt value are filled

print(a)

並給出所需的輸出：

[[1. 1. 1. 1.] 
 [0. 1. 1. 1.]
 [0. 1. 0. 1.]
 [0. 0. 0. 1.]
 [0. 0. 0. 0.]]

是否有一個更簡單（更快）的numpy例程來做到這一點，而不必每列都有循環？

a = np.full((5, 4), 1, cnt)

像上面的東西會很好，但是不起作用。

感謝您的時間！

Answer 1

您可以使用np.where進行廣播，如下所示：

>>> import numpy as np
>>> 
>>> cnt = np.array([1, 3, 2, 4])   # cnt array: how much elements per column are 1
>>> a = np.zeros((5, 4))           # array that must be filled with 1s per column
>>> 
>>> res = np.where(np.arange(a.shape[0])[:, None] < cnt, 1, a)
>>> res
array([[1., 1., 1., 1.],
       [0., 1., 1., 1.],
       [0., 1., 0., 1.],
       [0., 0., 0., 1.],
       [0., 0., 0., 0.]])

或就地：

>>> a[np.arange(a.shape[0])[:, None] < cnt] = 1
>>> a
array([[1., 1., 1., 1.],
       [0., 1., 1., 1.],
       [0., 1., 0., 1.],
       [0., 0., 0., 1.],
       [0., 0., 0., 0.]])