如何在没有循环的情况下在特定位置修改二维numpy数组？

Question

我有一个二维的numpy数组，我有一个行和列的数组，应该将其设置为特定值。让我们考虑以下示例

 a = array([[1, 2, 3],
            [4, 5, 6],
            [7, 8, 9]])

我想修改行[0,2]和列[1,2]的条目。这应该导致以下数组

 a = array([[1, 2, 0],
           [4, 5, 0],
           [7, 8, 9]])

我做了以下操作，它导致修改了每一行中列的每个序列

rows = [0,1]
cols = [2,2]
b=a[numpy.ix_(rows,columns)]

结果导致以下数组修改了指定数组的每一列

array([[1, 0, 0],
       [4, 5, 6],
       [7, 0, 0]])

有人可以让我知道怎么做吗？

非常感谢

编辑：要注意的是，行和列碰巧是偶然的。 实际的观点是，这些可以是任意的，也可以是任意顺序。如果它是rows = [a，b，c]和cols =
[nxz]，那么我想在位置（a，n），（b，x），（c，z）上精确地修改三个元素。

Answer 1

除了其他人所说的之外，您还可以使用花式索引来修改这些元素，如下所示：

In [39]: rows = [0,1]

In [40]: cols = [2,2]

In [41]: a = np.arange(1,10).reshape((3,3))

In [42]: a[rows,cols] = 0

In [43]: a
Out[43]: 
array([[1, 2, 0],
       [4, 5, 0],
       [7, 8, 9]])

您可能需要阅读有关对多维数组建立索引的文档：http :
//docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.indexing.html#indexing-多维数组

关键点是：

如果索引数组具有匹配的形状，并且要索引的数组的每个维度都有一个索引数组，则结果数组的形状与索引数组的形状相同，并且值对应于为索引中每个位置设置的索引数组。

重要的是，这还允许您执行以下操作：

In [60]: a[rows,cols] = np.array([33,77])

In [61]: a
Out[61]: 
array([[ 1,  2, 33],
       [ 4,  5, 77],
       [ 7,  8,  9]])

您可以在其中使用相同大小的另一个数组，列表或元组独立设置每个元素。