Python Numpy：基于列索引数组设置每行的1个元素

假设我有以下数组：

a = np.zeros([4,3])
b = np.asarray([0,1,2,1])

现在，如何根据数组b指示的列索引将数组a中每行上的元素设置为1？我需要的是一个数组c，如下所示：

[[ 1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.]
 [ 0.  1.  0.]]

或者，有没有一种方法可以直接将数组b转换为数组c？

您可以使用

b

的

max

作为输出数组中的列数，直接从

b

获取

c

，如下所示-

(b[:,None] == np.arange(b.max()+1)).astype(float) 

样本运行-

In [484]: b
Out[484]: array([0, 1, 2, 1])

In [485]: (b[:,None] == np.arange(b.max()+1)).astype(float)
Out[485]: 
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.]])

这是一份适合以下人员的工作：

---

对于数组

A

、

I

和

J

，其中

I

和

J

具有整数数据类型和相同形状，

A[I，J]

选择

A的所有条目
A[I[n]，J[n]
。然后，作业将这些条目设置为
1
您认为这个Q足够接近，可以作为dup关闭吗？我们的答案很相似，Divakar和Jaime的答案也很相似。@DSM：是的，这看起来是个合理的欺骗目标。谢谢用户2357112。这正是我想要的@DSM，只是想知道你怎么能这么快找到另一个问题？我确实试着搜索了一会儿，但找不到类似的问题。@Allen:他回答了这个问题后，可能更容易记住这个问题。哦，这是有道理的。现在。谢谢
a[np.arange(a.shape[0]), b] = 1