Python 是否执行列号为操作数之一的操作？

假设我有（5,5）个数组。 如何使列号为操作数之一f.e.如果数组均为0，则如果我这样做：

 a + Col-num?

然后结果的第一列将是全部1，第二列全部2，…3，4，全部5

那么第二个重影操作数就是列号？

你是说这个

arr = [[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]]
columnAdded = [[x+i for i,x in enumerate(row)] for row in arr]

或者使用numpy：

import numpy as np 
arr = np.array([[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]])
print(arr+np.arange(1,1+len(arr[0])))

你是说这个

arr = [[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]]
columnAdded = [[x+i for i,x in enumerate(row)] for row in arr]

或者使用numpy：

import numpy as np 
arr = np.array([[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]])
print(arr+np.arange(1,1+len(arr[0])))

---

我认为这比公布的答案要快一点：

def f(c):
    col, arr = c
    return arr + (col + 1)
a = np.zeros((5, 5))
columnAdded = np.apply_along_axis(f, 1, enumerate(a.T)).T
columnAdded
>>> array([[1., 2., 3., 4., 5.],
       [1., 2., 3., 4., 5.],
       [1., 2., 3., 4., 5.],
       [1., 2., 3., 4., 5.],
       [1., 2., 3., 4., 5.]])

---

按照要求以

numpy

的方式完成

我认为这将比发布的答案快一点：

def f(c):
    col, arr = c
    return arr + (col + 1)
a = np.zeros((5, 5))
columnAdded = np.apply_along_axis(f, 1, enumerate(a.T)).T
columnAdded
>>> array([[1., 2., 3., 4., 5.],
       [1., 2., 3., 4., 5.],
       [1., 2., 3., 4., 5.],
       [1., 2., 3., 4., 5.],
       [1., 2., 3., 4., 5.]])

a+(np.arange(a.shape[1])+1)

按要求以

numpy

方式完成

a+(np.arange(a.shape[1])+1)

输出：

a = np.zeros((4,4))
a+(np.arange(a.shape[1])+1)
array([[1., 2., 3., 4.],
       [1., 2., 3., 4.],
       [1., 2., 3., 4.],
       [1., 2., 3., 4.]])

输出：

a = np.zeros((4,4))
a+(np.arange(a.shape[1])+1)
array([[1., 2., 3., 4.],
       [1., 2., 3., 4.],
       [1., 2., 3., 4.],
       [1., 2., 3., 4.]])

---

你可以转置和枚举你可以转置和枚举是的，但是用一种简单的方式；）给你！：）是的，但以一种朴素的方式；）给你！：）<代码>沿应用不是速度工具。你可以自己测试。

apply_-along

不是一个快速工具。你可以自己测试一下。