问Python numpy 2D数组索引

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In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[2,0],[3,0],[3,1],[5,0],[5,1],[5,2]])
In [3]: b = np.zeros((6,3), dtype='int32')

In [4]: b[a[:,0], a[:,1]] = 10

In [5]: b
Out[5]: 
array([[ 0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0],
       [10,  0,  0],
       [10, 10,  0],
       [ 0,  0,  0],
       [10, 10, 10]])

工作原理：

如果在赋值中使用两个numpy数组对b进行索引，

b[x, y] = z

然后将NumPy看作是同时遍历x的每个元素、y的每个元素和z的每个元素(我们称它们为xval、yval和zval)，并将值zval赋给bxval，yval。当z是一个常量时，“在z上移动每次只返回相同的值。

这就是我们想要的，x是a的第一列，y是a的第二列。因此，选择x = a[:, 0]和y = a[:, 1]。

b[a[:,0], a[:,1]] = 10

为什么 b[a] = 10 不起作用

当您编写b[a]时，可以将NumPy看作是通过移动a的每个元素(让我们称每个元素为idx)并将b[idx]的值放入新数组中a中idx的位置来创建一个新数组。

idx是a中的一个值。所以它是一个int32。b的形状为(6,3 )，因此b[idx]是形状(3，)的一行b。例如，当idx为

In [37]: a[1,1]
Out[37]: 0

b[a[1,1]]是

In [38]: b[a[1,1]]
Out[38]: array([0, 0, 0])

所以

In [33]: b[a].shape
Out[33]: (6, 2, 3)

因此，让我们重复一下: NumPy通过将a的每个元素移动到新数组中，并将b[idx]的值放在a中idx的位置，从而创建了一个新的数组。当idx在a上移动时，将创建一个形状(6,2)数组。但由于b[idx]本身的形状为(3，)，因此在(6,2)-shaped数组中的每个位置都放置了一个(3，)-shaped值。结果是一个形状数组(6,2,3)。

现在，当你进行像这样的赋值

b[a] = 10

创建一个值为b[a]的临时形状数组(6,2,3)，然后执行赋值。由于10是一个常量，此赋值将值10放在(6,2,3)-shaped数组中的每个位置。然后将临时数组中的值重新分配回b。参见reference to docs。因此，将(6,2,3)-shaped数组中的值复制回(6,3)-shaped b数组。值之间会相互覆盖。但主要的一点是，你没有得到你想要的任务。