如何在没有循环的特定位置修改2D numpy数组？

我有一个2D numpy数组，我有一个应该设置为特定值的行和列的数组。让我们考虑下面的例子如何在没有循环的特定位置修改2D numpy数组？

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

我想修改在行[0,2]和列[1,2]的条目。这将导致以下阵列

a = array([[1, 2, 0], 
      [4, 5, 0], 
      [7, 8, 9]])

我没有按照它导致每一行

rows = [0,1] 
cols = [2,2] 
b=a[numpy.ix_(rows,columns)]

这导致以下数组中修改指定数组

的每一列在修改列的每个序列

array([[1, 0, 0], 
     [4, 5, 6], 
     [7, 0, 0]])

有人可以请让我知道该怎么做？

非常感谢

编辑：这是要注意的行和列巧合happend是sequentia。实际的观点是这些可能是任意的，并且可以以任何顺序。如果它是rows = [a，b，c]和cols = [n x z]，那么我想修改位置（a，n），（b，x），（c，z）上的三个元素。

来源

2011-10-13 Shan

添加到其他人所说，你可以按如下修改使用花哨的索引这些元素：

In [39]: rows = [0,1] 

In [40]: cols = [2,2] 

In [41]: a = np.arange(1,10).reshape((3,3)) 

In [42]: a[rows,cols] = 0 

In [43]: a 
Out[43]: 
array([[1, 2, 0], 
     [4, 5, 0], 
     [7, 8, 9]])

你可能想阅读索引多维数组的文档： http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.indexing.html#indexing-multi-dimensional-arrays

关键点是：

如果索引数组具有匹配的形状，并且每个dim都有一个索引数组被索引的数组的大小，得到的数组具有与索引数组相同的形状，并且这些值对应于索引数组中每个位置的索引集。

重要的，这也可以让你做这样的事情：

In [60]: a[rows,cols] = np.array([33,77]) 

In [61]: a 
Out[61]: 
array([[ 1, 2, 33], 
     [ 4, 5, 77], 
     [ 7, 8, 9]])

在那里你可以单独设置每个元素使用另一个阵列，列表或同样大小的元组。

来源

2011-10-14 00:00:51 JoshAdel

你说得很对。感谢您指向文档。这是程序中的一个错误。我知道但不能工作。你的回答非常具有说服力。 – Shan

你在做什么[x]语法？ –

@johnktejik这只是ipython/jupyter笔记本执行单元的输出。把它想象成一行号码提示符。 – JoshAdel

首先，你的“正确的”数组不匹配您指定的行和列的说明...

为了让您的“正确”的数组，你可以这样做：

a[:2, 2] = 0

要修改第一行和第三行的第二列和第三列（行[0,2]和列[1,2]），你要做你正在做的事情......（你对修改的描述行[0,2]和列[1,2]正是你得到的结果，对吗？）

来源

2011-10-13 23:14:27

重点是我不希望它顺序...列和行可以是任意数字。 – Shan

它应该是一样简单s a [0,2] = 0和a [1,2] = 0。你也可以做一个[0：2,2] = 0。 python中基于'：'的范围索引是一个半开区间[0,2），其实际范围从0到1（不包括2的结束点）。

来源

2011-10-13 23:14:29 Mustafa

一个解决办法：ndarray.flatten, np.put(), ndarray.reshape

尝试ndarray.flatten(array)，你面对的一个昏暗的阵列可与numpy.put(array,[indices],[values])被操纵的方式。然后使用ndarray.reshape()来达到原始尺寸。

来源

2017-11-03 16:46:35

如何在没有循环的特定位置修改2D numpy数组？

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