索引numpy矩阵

Question

假设我有一个初始化为零的(4,10) 数组，并且我有一个[2,7,0,3] 形式的输入数组。输入数组将修改 zeros 矩阵，如下所示：

[[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0],
 [0,0,0,0,0,0,0,1,0,0],
 [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
 [0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]]

我知道我可以通过循环输入目标并使用 matrix[i][target in input target] 之类的东西索引矩阵数组来做到这一点，但我尝试在没有循环的情况下这样做： matrix[:, input_target] = 1，但这会将整个矩阵设置为全 1。 显然，这样做的方法是： matrix[range(input_target.shape[0]), input_target]，问题是为什么它有效而不使用冒号？

谢谢！

Answer 1

您只希望为每一行更新一列。因此，对于 advanced indexing，您必须明确提供这些行标识符：

A = np.zeros((4, 10))
A[np.arange(A.shape[0]), [2, 7, 0, 3]] = 1

结果：

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

对行索引器使用冒号将告诉 NumPy 更新指定列的所有行：

A[:, [2, 7, 0, 3]] = 1

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