Question

我正尝试使用numpy将值分配给数组中特定行子集的某些列，如下所示：

import numpy as np

test = np.zeros((10, 5))
rows = [0, 2, 4, 6, 9]
cols = [1, 2, 3]
proportions = [0.2, 0.3, 0.4]

test[rows, cols] = proportions

但是，这将返回错误：

IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (5,) (3,)

当我尝试在Pandas中执行相同的操作时，它确实起作用：

import pandas as pd

test_df = pd.DataFrame(test)
test_df.iloc[rows, cols] = proportions

print(test_df)

     0    1    2    3    4
0  0.0  0.2  0.3  0.4  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.2  0.3  0.4  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
4  0.0  0.2  0.3  0.4  0.0
5  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
6  0.0  0.2  0.3  0.4  0.0
7  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
8  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
9  0.0  0.2  0.3  0.4  0.0

如何解决该问题并使之在numpy中工作？

Answer 1

如果要使用一个数组（或多个数组）的索引作为索引，则Numpy索引的工作方式与熊猫.iloc的索引工作方式不太相同。但是您可以使用np.ix_

test[np.ix_(rows, cols)] = proportions

熊猫和Numpy之间的二维索引分配差异

1 个答案: