我有一个维度为 NxM 的 2D numpy 数组 A 我有两个数组,开头和结尾的尺寸为 Nx1
对于 A[k,:] 给出的每一行 k,我想将从 start[k] 到 end[k] 的列设置为 0:
A[:,start:end]=0
但是,我收到错误
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
如果我只是索引
A[:,start]=0
它有效。但这不是我想要达到的目标。
每个k的start[k]:end[k]的长度不同
最佳答案
利用开始和结束索引数组的长度 - starts
和 ends
的长度,我们可以创建这些位置的掩码 -
r = np.arange(A.shape[1])
mask = (r >= np.asarray(starts)[:,None]) & (r < np.asarray(ends)[:,None])
A[mask] = 0
示例运行 -
In [47]: np.random.seed(0)
In [48]: A = np.random.randint(10,100,(4,10))
In [49]: A
Out[49]:
array([[54, 57, 74, 77, 77, 19, 93, 31, 46, 97],
[80, 98, 98, 22, 68, 75, 49, 97, 56, 98],
[91, 47, 35, 87, 82, 19, 30, 90, 79, 89],
[57, 74, 92, 98, 59, 39, 29, 29, 24, 49]])
In [50]: starts = np.array([2,4,1,0,])
In [51]: ends = np.array([4,7,5,2])
In [52]: r = np.arange(A.shape[1])
...: mask = (r >= np.asarray(starts)[:,None]) & (r < np.asarray(ends)[:,None])
...: A[mask] = 0
In [53]: A
Out[53]:
array([[54, 57, 0, 0, 77, 19, 93, 31, 46, 97],
[80, 98, 98, 22, 0, 0, 0, 97, 56, 98],
[91, 0, 0, 0, 0, 19, 30, 90, 79, 89],
[ 0, 0, 92, 98, 59, 39, 29, 29, 24, 49]])
对于较小的开始、结束数组,或者如果 A
是一个非常大的数组,简单的循环可能会更好。
关于python - 索引 numpy 数组,其中每个列都有两个数组的开始和结束,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52524761/