Python NumPy put_along_axis方法用法及代码示例

Numpy 的 put_along_axis(~) 在输入数组中设置特定值。这是就地完成的，即不会创建新的 Numpy 数组。

1. a | array-like

输入数组。所有输入数组都被视为展平数组。

2. indices | Numpy array

将在其中设置值的指定轴中的索引。对于二维数组，索引表示列/行索引。尺寸必须与 a 相同。

3. values | array-like

要设置的值。如果 values 比 a 短，则将重复 values 以确保形状匹配。

4. axis | int

插入值的轴。对于二维数组，允许的值如下：

值	说明
0	值按行设置。
1	值按列设置。

默认情况下，mode="raise" 。

无 - 设置就地完成。

a = np.array([5,6,7,8])
np.put_along_axis(a, np.array([1]), [9], axis=0)
a



array([5, 9, 7, 8])

考虑以下二维数组：

a = np.array([[5,6],[7,8]])
a



array([[5, 6],
       [7, 8]])

设置 axis=0 ，如下所示：

a = np.array([[5,6],[7,8]])
np.put_along_axis(a, np.array([[1]]), [9], axis=0)
a



array([[5, 6],
       [9, 9]])

请注意索引的维度如何与输入数组 a 的维度相匹配。

设置 axis=1 ，如下所示：

a = np.array([[5,6],[7,8]])
np.put_along_axis(a, np.array([[1]]), [9], axis=1)
a



array([[5, 9],
       [7, 9]])

这里，请注意[1,0]并不代表第2行第1列。相反，它代表 a 的扁平化版本的第 1 个和第 0 个索引。因此，我们可以等效地使用[0,1] 来代替。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | put_along_axis method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。