与我需要的规模相比,这里是我想要做的事情的一个例子:
>>> a
array([[ 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27],
[ 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62],
[ 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
[ 7, 8, 9, 1010, 11, 12, 13],
[ 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48],
[ 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[ 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55],
[ 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34],
[ 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41]])
>>> indices = a.argmax(axis=0)
>>> indices
array([5, 5, 5, 3, 5, 5, 5])
>>> b = np.zeros(a.shape)
>>> b[indices] = 1.0
>>> b # below is the actual output, not what I want
array([[ 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.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 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.]])
但我真正需要的是:
>>> b
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., 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 1., 1., 0., 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.]])
Numpy 索引可能会变得极其复杂,将以上内容用语言表达起来有点困难,所以希望有人能理解我在寻找什么。本质上,它是在一列的最大值处设置一个 1,在其他地方设置零。我该怎么做呢?
最佳答案
来自docs :
If the number of objects in the selection tuple is less than N , then
:
is assumed for any subsequent dimensions.
在你的选择中只有一个数组,所以你从索引中得到的每一行都等于 1。为了克服这个问题,你需要列索引。我想这可以解决问题:
b[indices, np.arange(a.shape[1])] = 1.0
关于python - Numpy:根据数组索引设置每一列的一个特定元素,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29816117/