Python 根据索引追加缺少的值

如果我有张量

values = torch.tensor([5, 3, 2, 8])

和相应的

索引

到

值

index = torch.tensor([0, 2, 4, 5])

假设我想在缺少的索引

（1和3）

中插入一个固定值

（100）

，这样

values = torch.tensor([5, 100, 3, 100, 2, 8])

---

在PyTorch（或numpy）中有没有矢量化的方法呢？

您可以先用100填充，然后用原始值填充

在皮托克

import torch

result = torch.empty(6, dtype = torch.int32).fill_(100)
values = torch.tensor([5, 3, 2, 8], dtype = torch.int32)
index = torch.tensor([0, 2, 4, 5])
result[index] = values
print(result)

在努比

import numpy as np

result = np.full((6,), 100)
index = np.array([0, 2, 4, 5])
values = np.array([5, 3, 2, 8])
result[index] = values
print(result)