如何对numpy数组中的每个分类列进行赋值

在numpy中，可以使用索引和切片操作来对数组中的每个分类列进行赋值。下面是一个示例：

1. 首先，导入numpy库：

import numpy as np

1. 创建一个包含分类列的numpy数组：

data = np.array([[1, 'A', 10],
                 [2, 'B', 20],
                 [3, 'A', 30],
                 [4, 'C', 40]])

1. 获取分类列的索引：

category_column_index = 1

1. 获取分类列的唯一值：

categories = np.unique(data[:, category_column_index])

1. 遍历每个分类值，并对相应的行进行赋值：

for category in categories:
    # 创建一个布尔数组，用于选择相应分类的行
    mask = data[:, category_column_index] == category
    # 对选择的行进行赋值
    data[mask, 2] = 0  # 在这里将分类列的值设置为0，可以根据实际需求进行修改

在上述示例中，我们首先导入了numpy库，然后创建了一个包含分类列的numpy数组。接下来，我们获取了分类列的索引和唯一值。最后，我们使用循环遍历每个分类值，并使用布尔数组选择相应的行，然后对选择的行进行赋值。

对于numpy数组中的每个分类列进行赋值的方法可以根据具体需求进行修改。上述示例中，我们将分类列的值设置为0，你可以根据实际情况进行修改。

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