NumPy的：设置由数组

在比什么，我需要一个小规模的基于索引的每列的一个特定的元素，这里有什么，我希望做一个例子：NumPy的：设置由数组

>>> a 
array([[ 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27], 
     [ 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62], 
     [ 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], 
     [ 7, 8, 9, 1010, 11, 12, 13], 
     [ 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48], 
     [ 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69], 
     [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], 
     [ 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55], 
     [ 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34], 
     [ 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41]]) 
>>> indices = a.argmax(axis=0) 
>>> indices 
array([5, 5, 5, 3, 5, 5, 5]) 
>>> b = np.zeros(a.shape) 
>>> b[indices] = 1.0 
>>> b # below is the actual output, not what I want 
array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

但我其实需要的是：

>>> b 
array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

numpy的索引可以得到极其复杂，这是一个有点难以投入到上述情况的话，那么希望有人能明白我要找的。从本质上讲，只要在其他地方存在最大值和零值的情况下设置1。我会如何去做这件事？

来源

2015-04-23 mjois

从docs：

如果在选择的元组对象的数量小于N，那么 :假定对于任何后续的尺寸。

在您的选择中，只有一个数组，因此您将索引中的每一行都等于1.为了克服这个问题，您需要列索引。我想这将这样的伎俩：

b[indices, np.arange(a.shape[1])] = 1.0

来源

2015-04-23 07:18:29

不错:-)我知道有一个班轮地方 –

啊哈，谢谢！我觉得我现在理解numpy索引更好一点。 – mjois

谢谢你。我来自MATLAB，所以'0：a.shape [1]'我认为实际上会产生列索引，但是这会执行切片。在MATLAB中，'：'运算符既进行切片，又生成一个索引向量，这是我的麻烦来自的地方。现在我知道我必须手动生成列索引。谢谢！ – rayryeng

有可能是没有环的方式，但你总是可以做：

indices = a.argmax(axis=0) 
b = np.zeros(a.shape) 
for j,ind in enumerate(indices): 
    b[ind, j] = 1

来源

2015-04-23 07:18:57

NumPy的：设置由数组

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