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如何避免在python中通过for循环覆盖值？

python arrays numpy matrix

如何避免在python中通过for循环覆盖值？,python,arrays,numpy,matrix,Python,Arrays,Numpy,Matrix,下面是我编的代码。这里的问题是我在A矩阵中有值1、2和3，因此在输出A中有所有值1。 我预期的结果是： A=np.矩阵（[[1,2,2,1]， [1, 1, 3, 1], [1, 1, 1, 3]]). 感谢您的帮助。对不起，我写得不好。谢谢大家! A = np.matrix([[1, 15, 23, 2], [3, 2, 56, 7], [2, 6, 8, 25]]) bound = np.array([1, 15, 25, 56]) for i in range(3, 0, -1):

下面是我编的代码。这里的问题是我在A矩阵中有值1、2和3，因此在输出A中有所有值1。
我预期的结果是：

A=np.矩阵（[[1,2,2,1]，
[1, 1, 3, 1],
[1, 1, 1, 3]]).
感谢您的帮助。对不起，我写得不好。谢谢大家!

A = np.matrix([[1, 15, 23, 2], [3, 2, 56, 7], [2, 6, 8, 25]])
bound = np.array([1, 15, 25, 56])
for i in range(3, 0, -1):
    A[np.logical_and(bound[i - 1] <= A, A <= bound[i])] = i

A=np.矩阵（[[1,15,23,2]，[3,2,56,7]，[2,6,8,25]）
绑定=np.array（[1,15,25,56]）
对于范围（3,0，-1）内的i：

一种[np.logical_和（bound[i-1]方法是将更改的元素保存在一个单独的
掩码中
：


mask_ = np.ones_like(A, dtype=bool)
for i in range(3,0,-1):
    mask = np.logical_and(bound[i - 1] <= A, A <= bound[i])
    A[np.multiply(mask_,mask)] = i
    mask_ = np.multiply(mask_,~mask)



numpy.searchsorted
？感谢您的及时回复。输出矩阵的第一个元素是0。我希望有1如果
1
映射到
1
，为什么
15
也映射到
1
？它不应该是
2
？既然
绑定的
中有一个
15
，但无论如何，您可以试试
np.searchorded（bound，A，side='right'）
以查看它是否提供了您所需的内容。哦，很抱歉！是15必须是2。我尝试了np.searchsorted（bound，A，side='right'）。它不起作用

[[1 2 2 1]
 [1 1 3 1]
 [1 1 1 3]]