Python 创建矩阵，用numpy反射给定矩阵的属性

当给定一个元素从0到K的nxk矩阵时，是否有一种高效、优雅的方法来创建以下矩阵：

       #0 | #2 | ... | #K
-------------------------
Row 1   x |  y | ... | z
-------------------------
Row 2   a |  b | ... | d
-------------------------
...
-------------------------
Row N   g |  h | ... | j

其中，在单元格1中，2应为第一行中的2s量

我知道，一个相当低效的方法是使用两个for循环来实现这一点，但我想知道是否也可以使用一些矩阵/NumPy操作来解决这个问题

干杯

编辑： 某些代码可能如下所示：

x_mod=np.zero（（N，I））
对于范围内的n（n）：
对于范围（i）中的i：
x_mod[n][int（x[n][i]）]+=1

其中X是原始矩阵，X_mod是新矩阵

所以

X = 2 3 4 4 0 
    0 1 3 3 2
    1 1 4 2 2

预期结果如下所示：

1 0 1 1 2
1 1 1 2 0
0 2 2 0 1

---

我想你在找

np.bincount

。它的速度很快，但不幸的是，它只能在1D工作。因此需要一个循环：

import numpy as np

rng = np.random.default_rng()
N,K = 5,6
in_ = rng.integers(0,K,(N,K))
in_
# array([[2, 4, 3, 5, 4, 1],
#        [4, 5, 3, 5, 4, 5],
#        [2, 2, 0, 3, 3, 3],
#        [5, 5, 0, 4, 4, 5],
#        [1, 1, 0, 2, 3, 2]])
out = np.array([np.bincount(i,None,K) for i in in_])
out
# array([[0, 1, 1, 1, 2, 1],
#        [0, 0, 0, 1, 2, 3],
#        [1, 0, 2, 3, 0, 0],
#        [1, 0, 0, 0, 2, 3],
#        [1, 2, 2, 1, 0, 0]])

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您能否包含一个带有两个for循环的示例，以便您的意图/规则清晰明了？以及

N=3

，

K=5

的期望结果？