如何像在 Matlab 中一样矢量化 Numpy 数组修改

Question

使用 Matlab，您可以使用矢量化从索引修改数组：

A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

输出：

A =

 1     2     3     4     5     6     7     8     9

修改：

A([2,4,6:9]) = -1

输出：

A =

 1    -1     3    -1     5    -1    -1    -1    -1

我们如何使用 Numpy Python 做到这一点？

Answer 1

你不能在 numpy 中组合一个花哨的整数索引和一个像这样的切片，所以你有两个选择：

1. 将切片转换为数字索引：

   A = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
   A[[1, 3, 5, 6, 7, 8]] = -1
   

   注意双方括号：索引是整数列表。

2. 分别设置花式索引和切片：

   A[[1, 3]] = A[5:9] = -1
   

   请注意，切片的右边界在 python 中是独占的，索引是从零开始的。