taxi_modified
是二维ndarray。
下面的代码可以工作,但是看起来不是Python的:
taxi_modified[taxi_modified[:, 5] == 2, 15] = 1
taxi_modified[taxi_modified[:, 5] == 3, 15] = 1
taxi_modified[taxi_modified[:, 5] == 5, 15] = 1
如果索引5的col为2、3,或 5,则需要为索引15的col分配1。
以下内容无效:
taxi_modified[taxi_modified[:, 5] == 2 | 3 | 5, 15] = 1
答案 0 :(得分:2)
您可以在np.isin
(NumPy v1.13 +)上使用花式索引,对于较旧的版本,可以使用np.in1d
。
这是一个演示:
# example input array
A = np.arange(16).reshape((4, 4))
# calculate Boolean mask for rows
mask = np.isin(A[:, 1], [1, 5, 13])
# assign values, converting mask to integers
A[np.where(mask), 2] = -1
print(A)
array([[ 0, 1, -1, 3],
[ 4, 5, -1, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, -1, 15]])
在一行中,可以这样写:
A[np.where(np.isin(A[:, 1], [1, 5, 13])), 2] = -1