numpy 如何将矩阵中的整行/整列更改为相同的值

6l7fqoea 于 2022-11-10 发布在其他

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所以我有这个3D阵列

x = np.zeros((9, 9))

产出：

[[0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

并且我想将第x行和第y列的所有内容更改为1
所需输出：

[[0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0]]

我是在用布尔值而不是0和1的3D数组上这样做的，但我假设答案是相同的。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/74169300/how-to-change-entire-row-column-to-the-same-value-in-a-matrix

2条答案

按热度按时间

bhmjp9jg1#

在广播中使用索引：

x[n] = 1

# or

x[n, :] = 1

示例：

x[3] = 1

# x

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

对于第二个维度：

x[:, n] = 1

最后一个维度的通用方式：

x[..., n] = 1

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fsi0uk1n2#

因此，第一个索引用于行，第二个索引用于列。在您的示例中，如果要将第n行设置为1，只需执行以下操作：

x[n] = 1

我希望这能帮到你。

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