Numpy：使用花式索引在2d中插入带有2 x 1d的值

Question

我想给定具有行/列索引的数组的索引。我有一个数组，其中包含从argmax函数中提取的列号（列索引），

这样，我希望将零2D矩阵转换为1（或True），因为该索引对应于此列索引。行从0到4

下面是我的试用以及我如何看待问题。

matrix1 = np.zeros((5, 10))
matrix2 = np.zeros((5, 10))
matrix3 = np.zeros((5, 10))
matrix4 = np.zeros((5, 10))
matrix5 = np.zeros((5, 10))

row = np.array([0,1,2,3,4])
column = np.array([9,9,2,3,9,2,1,3,3,1])

matrix1[row, column] = 1
matrix2[[row, column]] = 1
matrix3[[row], [column]] = 1
matrix4[[[row], [column]]] = 1
matrix5[([row], [column])] = 1

如何使它按预期工作？

编辑：除了上述情况外，还有一种情况是您只希望每行1（一个）值。

Answer 1

听起来有些天真，但是从直观上讲，我会首先找到所有可能的索引组合。

matrix1 = np.zeros((5, 10))
row = np.array([0,1,2,3,4])
column = np.array([9,9,2,3,9,2,1,3,3,1])

index = np.stack(np.meshgrid(row,column), -1).reshape(-1,2) 
matrix1[index[:,0], index[:,1]] = 1

希望这会有所帮助。

Answer 2

除了上述情况外，还有一种情况是每行只需要1（一个）值。从@hpaulj和@ ashutosh-chapagain推断出答案，例如解决方案如下：

row = np.array([0,1,2,3,4])
column = np.array([9,9,2,3,9])

matrix2[row[:,None], column[:,None]] = 1

结果将如下所示：