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的阵列，如：

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

，我们要设置另一个

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

我们如何能做到这一点给它的一个元素，？

Array[indexes] = 5 

被阵列的第一维度的每一个元素设置为5

Answer 1

随着a作为数据阵列和idx作为索引的阵列，使得每行对应于一个元件中的数据被设置数组，你可以这样做 -

a[tuple(idx.T)] = 5 

采样运行 -

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]]]) 

另外，我们可以计算线性指数与np.ravel_multi_index，然后用np.put进行分配，像这样 -

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

如果你正在处理的三维阵列，我们可以切片三维指标，并分配给有另一种方法，就像这样 -

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

---

如果它只是一个元素需要设置，只是做 -

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]]])