替换“零柱”与值从numpy的阵列

我有“零列”的矩阵，这些列应改为

从另一阵列（同一列的索引），具有相同的列数的值：

a=np.array([[2,0,0,0],[1,0,2,0],[1,0,5,0]]) 
b=np.array([0.3,0.4,0.6,0.8])

结果应该是：

c=np.array([[2,0.4,0,0.8],[1,0.4,2,0.8],[1,0.4,5,0.8]])

我想：

#searches for an entire zero-column indexes 
wildcard_cols = np.nonzero(a.sum(axis=0) == 0)

我得到：

out: wildcard_cols=array([[1, 3]], dtype=int64)# that is right

的话，我想从这个输出获取列表遍历列表中的项目

wildcard_cols=np.asarray(wildcard_cols) 
wildcard_cols=wildcard_cols.tolist()

，但我得到列表中的列表（？） out = [[1,3]]

所以我不能做：

for item in wildcard_cols: 
    a[:,item]=b[item] 
    #this does not work because i want to change every value in the column

我想也许复杂的，但也许有人找到一个快速的解决方案......

来源

2013-12-23 Hiatus

为什么你用'0.3'和'0.8'填充？如果它们对齐，它会不会是“0.4”和“0.8”？ – DSM

你是对的，我编辑了问题 – Hiatus

IIUC，怎么样：

>>> a = np.array([[2,0,0,0],[1,0,2,0],[1,0,5,0]])*1.0 
>>> b = np.array([0.3,0.4,0.6,0.8]) 
>>> wild = (a == 0).all(axis=0) 
>>> c = a.copy() 
>>> c[:,wild] = b[wild] 
>>> c 
array([[ 2. , 0.4, 0. , 0.8], 
     [ 1. , 0.4, 2. , 0.8], 
     [ 1. , 0.4, 5. , 0.8]])

来源

2013-12-23 02:43:55 DSM

谢谢，为什么你乘以'* 1.0' – Hiatus

因为如果你不这样做，'a'会有'dtype = int'。如果你试图将一个float放入一个int数组中，你将不会得到你想要的。 – DSM

但是，检查浮点数上的相等性是否正确？ –

短一点，并与高维数组作为工作只要它们是可以播放的

np.where((a == 0.).all(axis=0), b, a)

不幸的是，因为numpy 1.8它的速度比直接慢像DSM提出的索引，更普遍的变体将是：

wild = (a == 0).all(axis=0) 
c = a.copy() 
c[(slice(None),) + np.nonzero(wild)] = b[wild]

来源

2013-12-31 18:30:33 jtaylor

替换“零柱”与值从numpy的阵列

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