Python numpy ndarray.itemset用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ndarray.itemset 的用法。

用法:

ndarray.itemset(*args)

将标量插入数组(如果可能，将标量转换为数组的 dtype)

必须至少有 1 个参数，并将最后一个参数定义为物品.然后，a.itemset(*args)相当于但比a[args] = item.该项目应该是一个标量值，并且参数必须选择数组中的单个项目a.

参数：

*args： 参数

如果一个参数：一个标量，仅在 a 大小为 1 的情况下使用。如果有两个参数：最后一个参数是要设置的值并且必须是一个标量，第一个参数指定单个数组元素位置。它是int 或元组。

注意：

与索引语法相比，如果必须这样做，itemset 可以提高将标量放入 ndarray 中的特定位置的速度。然而，通常不鼓励这样做：除其他问题外，它使代码的外观变得复杂。此外，在循环内使用 itemset (和 item )时，请务必将方法分配给局部变量，以避免每次循环迭代时出现属性 look-up。

例子：

>>> np.random.seed(123)
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[2, 2, 6],
       [1, 3, 6],
       [1, 0, 1]])
>>> x.itemset(4, 0)
>>> x.itemset((2, 2), 9)
>>> x
array([[2, 2, 6],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 9]])