Python Numpy使用带有nan的索引列表替换每行的特定列索引

我正在尝试以下方法：

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

print a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

a[np.arange(len(a)), [1,0,2]] = 20 #--Code1

print a
array([[ 1, 20,  3],
       [20,  5,  6],
       [ 7,  8, 20]])

    array([[ 1, 20,  3],
           [4,  5,  6],
           [ 7,  8, 20]])

但是，如果我的索引中有

nan

，则如下所示：

a[np.arange(len(a)), [1,np.nan,2]] = 20  #--Code2

它出错了

我想做的是，如果索引中存在

nan

，请不要更改任何内容

i、 e.我想实施上述

Code2

，以便获得以下信息：

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

print a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

a[np.arange(len(a)), [1,0,2]] = 20 #--Code1

print a
array([[ 1, 20,  3],
       [20,  5,  6],
       [ 7,  8, 20]])

    array([[ 1, 20,  3],
           [4,  5,  6],
           [ 7,  8, 20]])

使用-

其中，

idx

是索引数组

样本运行-

In [161]: a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

In [162]: idx = np.array([1,np.nan,2])

In [163]: m = ~np.isnan(idx) # Mask of non-NaNs
     ...: row = np.arange(a.shape[0])[m]
     ...: col = idx[m].astype(int)
     ...: a[row, col] = 20
     ...: 

In [164]: a
Out[164]: 
array([[ 1, 20,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  8, 20]])