python如何取代陣列（x，n）中每個x的第一個f（x）值

我想用我的陣列a中的每一行替換第一個x值並保留所有其他值NaN 。然而，第一個x值在每一行都有變化，並由列表b確定。python如何取代陣列（x，n）中每個x的第一個f（x）值

因爲我對陣列不是很熟悉，所以我想我可以用for循環來做到這一點，如下所示，但這不起作用（我從How to set first N elements of array to zero?獲得了有關數組替換基礎的靈感）。

In: 
a = np.empty((3,4)) 
a.fill(np.nan) 
b = [2,3,1] 

for i in range(b): 
    a[0:b[i]] = [1] * b[i] 
    a[i:] = np.ones((b[i])) 
pass 

Out: 
line 7: 
ValueError: could not broadcast input array from shape (2) into shape (2,4)

結果應該是這樣的：

Out: 
[[1, 1, nan, nan], 
[1, 1, 1, nan], 
[1, nan, nan, nan]]

來源

2017-08-11 S Verhoef

當你發佈這樣的代碼時，你應該說比'它不工作'。什麼問題？什麼樣的錯誤？一個小調整得到它的工作：'對於我在範圍（3）：a [i，0：b [i]] = 1'您沒有完全應用鏈接的答案。 – hpaulj

@hpaulj你說得對，我已經添加了它的完整性。如果我使用你的調整，由最後一行引起的錯誤出現'（ValueError：無法從形狀（2）廣播輸入數組到形狀（3,4））''。如果我刪除這一行，確實很好！ –

@hpaulj我的壞，它不起作用。整個陣列比填充一個。然而，你的枚舉解決方案完美工作 –

在鏈接的答案，How to set first N elements of array to zero?

數組的解決方案是

y = numpy.array(x) 
y[0:n] = 0

在其他如果我們用相同的數字填充切片（指數範圍），我們可以指定一個標量。它可以是相同大小的數組，例如np.ones(n)。但它不一定是。

所以我們只需要遍歷的a行（和b元素），並執行該索引分配

In [368]: a = np.ones((3,4))*np.nan 
In [369]: for i in range(3): 
    ...:  a[i,:b[i]] = 1 
    ...:  
In [370]: a 
Out[370]: 
array([[ 1., 1., nan, nan], 
     [ 1., 1., 1., nan], 
     [ 1., nan, nan, nan]])

有「填充」原陣列nan的各種方式。np.full做了np.empty後跟copyto。

行迭代的變體是for i,n in enumerate(a):。

在協調意義上迭代的另一個好方法是使用zip。

In [371]: for i,x in zip(b,a): 
    ...:  x[:i] = 1

這利用了以下事實的優點，關於它的行的二維數組迭代迭代。所以x是a的1d視圖，可以在原地更改。

但有一點索引欺騙，我們甚至不必循環。

In [373]: a = np.full((3,4),np.nan) 

In [375]: mask = np.array(b)[:,None]>np.arange(4) 
In [376]: mask 
Out[376]: 
array([[ True, True, False, False], 
     [ True, True, True, False], 
     [ True, False, False, False]], dtype=bool) 
In [377]: a[mask] = 1 
In [378]: a 
Out[378]: 
array([[ 1., 1., nan, nan], 
     [ 1., 1., 1., nan], 
     [ 1., nan, nan, nan]])

這是頂級numpy海報之一，@Divakar的最愛。

Numpy: Fix array with rows of different lengths by filling the empty elements with zeros

它可以用來pad列表的列表。說到填充，itertools有一個方便的工具，zip_longest（PY 3名）

In [380]: np.array(list(itertools.zip_longest(*[np.ones(x).tolist() for x in b],fillvalue=np.nan))).T 
Out[380]: 
array([[ 1., 1., nan], 
     [ 1., 1., 1.], 
     [ 1., nan, nan]])

你的問題應該已經指定了什麼是錯的;你有什麼樣的錯誤：

for i in w2: 
    a[0:b[i]] = [1] * b[i] 
    a[i:] = np.ones((b[i]))

w2是不確定的，但可能是range(3)。

a[0:b[i]]是錯誤的，因爲它指定所有行，因爲您一次只處理一個行。 a[i:]也指定了一系列的行。

來源

2017-08-11 17:30:39 hpaulj

很好的答案！我猜想涉及面具的解決方案是最快的。 'mask = np.array（b）[:, None]> np.arange（4）''是純粹的天才:) –

非常感謝，很好的解釋:)爲了完整性，我將取代w2並寫下我得到的錯誤。 –

您可以通過一個循環做到這一點。初始化一個nan值的數組，然後循環遍歷前n個列表，並根據每行的n將值設置爲1。

a = np.full((3, 4), np.nan) 
b = [2, 3, 1] 
for i, x in enumerate(b): 
    a[i, :x] = 1

來源

2017-08-11 14:11:58 vealkind

你可以使用['numpy.full']（https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.full.html#numpy-full）來初始化你的矩陣與'np.NAN'值而不是零。 'a = np.full（（3，4），np.NAN）'否則很好的解決方案！ –

如果我把我的數組全部納入開始，那麼是否將其排列在最前面，而不是將它們設置爲零，而不是使用最後一行使所有剩餘零爲零？也許速度？ –

@SVerhoef，主要**可讀性**，imo有時比速度最重要。 –

import numpy as np 
a = np.random.rand(3,4) #Create matrix with random numbers (you can change this to np.empty or whatever you want. 
b = [1, 2, 3] # Your 'b' list 
for idr, row in enumerate(a): # Loop through the matrix by row 
    a[idr,:b[idr]] = 1 # idr is the row index, here you change the row 'idr' from the column 0 to the column b[idr] that will be 0, 1 and 3 
    a[idr,b[idr]:] = 'NaN' # the values after that receive NaN 
print(a) # Outputs matrix 
#[[ 1. nan nan nan] 
[ 1. 1. nan nan] 
[ 1. 1. 1. nan]]

來源

2017-08-11 14:24:01

這是一個已經發布的答案的過於複雜的副本 –

答案在13分鐘前發佈，imo可以downvote已經解決的事情的重複答案，但是當我開始做這個時，其他答案甚至沒有發佈，我現在纔看到它。 –

可以初始化你爲基質使用列表理解：

>>> import numpy as np 
>>> b = [2, 3, 1] 
>>> max_len = 4 
>>> gen_array = lambda i: [1] * i + [np.NAN] * (max_len - i) 
>>> np.matrix([gen_array(i) for i in b])

隨着詳細步驟：

[1] * N將創建長度Ñ填充有1的數組：

>>> [1] * 3 
[1, 1, 1]

可以使用+ Concat的數組：

>>> [1, 2] + [3, 4] 
[1, 2, 3, 4]

你只需要兩個[1] * X + [np.NAN] * (N - X)合併將創建充滿X1

最後一個列表理解ň維數組：

[i for i in b]

是一條「捷徑」（不是真的，但它更容易理解）爲：

a = [] 
for i in b: 
    a.append(i)

來源

2017-08-11 15:14:39

python如何取代陣列（x，n）中每個x的第一個f（x）值

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