Python 按索引填充numpy数组

我有一个函数，它给我给定值的索引。例如

def F(value):
   index = do_something(value)
   return index

我想用这个索引将一个巨大的numpy数组填充1s。让我们调用数组

功能

l = [1,4,2,3,7,5,3,6,.....]

注：

features.shape[0]=len（l）

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是否有一种类似python的方法来执行此操作（因为如果数组很大，循环会花费很多时间）？

如果可以将

F（value）

矢量化，则可以编写如下代码

indices = np.arange(features.shape[0])
feature_indices = F(l)

features.flat[indices, feature_indices] = 1

试试这个：

i = np.arange(features.shape[0]) # rows
j = np.vectorize(F)(np.array(l)) # columns
features[i,j] = 1

F（值）未矢量化

i = np.arange(features.shape[0]) # rows
j = np.vectorize(F)(np.array(l)) # columns
features[i,j] = 1