在Numpy数组中为不同的索引位置分配值

Question

假设我有一个数组

np.zeros((4,2))

我有一个值列表[4,3,2,1]，我想将其分配到以下位置：[(0,0),(1,1),(2,1),(3,0)]

如何在不使用for循环或将数组展平的情况下完成？

我可以使用花式索引来检索值，但无法将它们分配。

======更新=========

感谢@hpaulj，我意识到原始代码中的错误是什么。

当我使用zeros_like初始化数组时，默认为int并截断值。因此，看起来我没有分配任何内容！

- Junchen

---

arr[idx[:,0], idx[:,1]] = [4,3,2,1]，其中idx = np.array([[0,0],[1,1],[2,2],[3,1]])？ - Divakar

位置(2,2)超出了原始数组的范围。 - wim

可以使用高级索引进行赋值。尝试 a[[0,1,2,3], [0,1,2,1]] = 4,3,2,1。 - Paul Panzer

@wim 是的，你说得对。我改了问题。 - Junchen

Answer 1

您可以使用元组索引：

>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((4,2))
>>> vals = [4,3,2,1]
>>> pos = [(0,0),(1,1),(2,0),(3,1)]
>>> rows, cols = zip(*pos)
>>> a[rows, cols] = vals
>>> a
array([[ 4.,  0.],
       [ 0.,  3.],
       [ 2.,  0.],
       [ 0.,  1.]])

- wim

---

是的，它能工作。但是，如果我将a初始化为np.zeros_like，它不会分配值，这真的很奇怪！ - Junchen

编辑跟进：它在一个玩具示例中可以工作，但在我的以前代码中无法工作。我不确定错误出在哪里。 - Junchen

在使用zeros_like时要注意数据类型。将浮点数赋值给整数槽位会截断值。 - hpaulj

似乎在3D中无法正常工作。不确定是一个错误还是需要调整索引以适应3D。 - Victor Sg

如果我有一个例子，我想让其中一些发生多次。比如4出现在0,0和1,0？ - Landon

Answer 2

这是基于@hpaulj的评论，精简了@wim答案的版本。 np.transpose会自动将Python元组列表转换为NumPy数组，并对其进行转置。 tuple将索引坐标转换为元组，这样做是因为在NumPy中a[rows, cols]等同于a[(rows, cols)]。

import numpy as np
a = np.zeros((4, 2))
vals = range(4)
indices = [(0, 0), (1, 1), (2, 0), (3, 1)]
a[tuple(np.transpose(indices))] = vals
print(a)

- Robin Dinse