从数组值中动态填充numpy矩阵？

我试图动态地构造基于数组的值与numpy的2-d矩阵，如下所示：从数组值中动态填充numpy矩阵？

In [113]: A = np.zeros((5,5),dtype=bool) 
In [114]: A 
Out[114]: array([[False, False, False, False, False], 
    [False, False, False, False, False], 
    [False, False, False, False, False], 
    [False, False, False, False, False], 
    [False, False, False, False, False]], dtype=bool) 

In [116]: B = np.array([0,1,3,0,2]) 

In [117]: B 
Out[117]: array([0, 1, 3, 0, 2])

现在，我想使用B的值赋给了第一将每行的n个值设置为A为True。对于这种A和B，正确的输出将是：

In [118]: A 
Out[118]: array([[False, False, False, False, False], 
    [ True, False, False, False, False], 
    [ True, True, True, False, False], 
    [False, False, False, False, False], 
    [ True, True, False, False, False]], dtype=bool)

B的长度将总是等于A的行数，和B的值将总是小于或等于的数A的列.A的大小和B的值不断变化，所以我需要动态构建它们。

我确信这在numpy中有一个简单的（ - ）解决方案，但是我花了最后一个小时来对抗重复，瓦片和我能想到的任何其他变化。在我给自己脑震荡之前，任何人都可以帮助我吗？ :)

编辑：我将需要做很多，所以速度将是一个问题。我能想出现在唯一的版本是这样的：

np.vstack([ [True]*x + [False]*(500-x) for x in B ])

但我相信，这将是缓慢的，由于for循环（我就会暂停，如果我有什么比较它）。

来源

2013-12-20 Winawer

怎么样：（我是从（5,5）改变了形状，因为我弄不清哪个轴是哪个，我想确保我用的是正确的）

>>> A = np.zeros((5, 7),dtype=bool) 
>>> B = np.array([0,1,3,0,2]) 
>>> (np.arange(len(A[0])) < B[:,None]) 
array([[False, False, False, False, False, False, False], 
     [ True, False, False, False, False, False, False], 
     [ True, True, True, False, False, False, False], 
     [False, False, False, False, False, False, False], 
     [ True, True, False, False, False, False, False]], dtype=bool)

[简体从(np.arange(len(A[0]))[:,None] < B).T - 如果我们扩大B而不是A，没有必要对转]

来源

2013-12-20 05:52:39 DSM

甜蜜的圣诞节，这是很好的！而且太快了......谢谢！ – Winawer

请注意，您不需要实际构建'A'--我只是用它来检查形状。所有你需要的是数字'len（A [0]）'和'B'。 – DSM

从数组值中动态填充numpy矩阵？

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