Python 通过索引在矩阵中赋值

从R开始，我被用来给矩阵赋值 通过使用索引，例如：

> mat <- matrix(NA,2,3)
> mat
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   NA   NA   NA
[2,]   NA   NA   NA
> mat[1,2] <- 12
> mat
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   NA   12   NA
[2,]   NA   NA   NA
> 

• 或者使用Python原生NumPy数组，这可能是一个更干净的解决方案。目前，我只是不知道如何使用名称列表创建矩阵/数组，以及如何在之后使用索引赋值

有什么建议吗

谢谢

我想，这个可能是给你的

import pandas
matrix = pandas.DataFrame(index=['a','b','c'], columns=['one','two'])

返回

   one  two
a  NaN  NaN
b  NaN  NaN
c  NaN  NaN

---

您可以更改条目：

矩阵['one']['a']=1

，以及其他熟悉的numpy操作（如中所述）。

您可以使用字典将行/列名映射到索引中

names = ['A', 'B', 'C']
idx = range(0, len(names))
d = dict((key, value) for (key, value) in zip(names, idx))

然后使用它访问矩阵中的元素

mat[d['A'], d['B']] = 12

据我从

rpy2

的文档中所知，这应该是可行的；如果没有， 也许以下语法更合适：

mat.rx(d('A'), d('B'))

---

你是说这是一个字符数组吗？如果没有，请使用

NA

not

“NA”

。当然，您是对的，这应该是NAI。我怀疑您需要

robjects。在python代码not
NA
中使用nau Real

。到目前为止，它工作得很好。使用pandas.dataframe（index=names，columns=names）可以很容易地从其列和行名创建数据框，其中名称指的是python名称列表。@Johannes很高兴您喜欢它，我刚刚开始使用它（昨晚找到了它），所以我不知道您可以这样做！：）

mat.rx(d('A'), d('B'))