如何使用另一个Numpy数组设置多维Numpy数组的单个元素？

Question

如果我们有一个numpy数组，例如：

Array = np.zeros((2, 10, 10))

我们想要设置一个元素，另一个元素

indexes = np.array([0,0,0])

我们该怎么做？

Array[indexes] = 5

将数组的第一个维度的每个元素设置为5

Answer 1

使用aas作为数据数组和idx索引数组，以便每一行对应于要在数据数组中设置的一个元素，您可以执行以下操作-

a[tuple(idx.T)] = 5

样品运行-

In [94]: a = np.zeros((2,2,3),dtype=int)

In [95]: idx = np.array([[0,0,0],[1,1,0],[0,1,2]])

In [96]: a[tuple(idx.T)] = 5

In [97]: a
Out[97]: 
array([[[5, 0, 0],
        [0, 0, 5]],

       [[0, 0, 0],
        [5, 0, 0]]])

In [98]: a[tuple(idx.T)] = [5,10,15] # or set different values

In [99]: a
Out[99]: 
array([[[ 5,  0,  0],
        [ 0,  0, 15]],

       [[ 0,  0,  0],
        [10,  0,  0]]])

或者，我们可以使用计算线性索引，np.ravel_multi_index然后使用进行赋值np.put，就像这样-

np.put(a,np.ravel_multi_index(idx.T,a.shape),5)

如果您要处理三维数组，我们可以对三维索引进行切片，然后分配具有另一种方法，如下所示：

a[idx[:,0],idx[:,1],idx[:,2]] = 5

如果只是需要设置的一个元素，请执行以下操作-

a[tuple(idx)] = 5

样品运行-

In [118]: a = np.zeros((2,2,3),dtype=int)

In [119]: idx = np.array([0,0,0])

In [120]: a[tuple(idx)] = 5

In [121]: a
Out[121]: 
array([[[5, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]])