Python 基于来自另一个张量的索引创建新的张量，并与其一起分配'；s值

我有一个张量

t

看起来像这样

[[0,1,1.5]，[1,1,7.3]，[2,0,2.3]

，我需要创建一个新的张量

t1

，形状为（3,3,1），其中

t1[t[：，1:2]

（第一列中的元素用作第一个坐标，第二列中的元素用作第二个坐标）用

t

第三列中的元素分配。像这样

t1=[[0.0]、[1.5]、[0.0]、[[0.0]、[7.3]、[0.0]、[2.3]、[0.0]、[0.0]]

。如何在没有循环的情况下使用TensorFlow（或Numpy）中的矩阵运算

您可以使用：

tf.sparse_to_dense(tf.to_int32(t[:, :2]), [3, 3], t[:, 2])[..., None]

那么：

import numpy as np

t = np.asarray([[0,1,1.5],[1,1,7.3],[2,0,2.3]])

t1 = np.zeros([3,3,1])
t1[t[:,0].astype(int), t[:,1].astype(int),0] = t[:,2]