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:
import numpy as np
data = np.array([[1, 'A', 10],
[2, 'B', 20],
[3, 'A', 30],
[4, 'C', 40]])
category_column_index = 1
categories = np.unique(data[:, category_column_index])
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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