Python 在特定维度中更改numpy数组上的指定值

想知道是否有一种简单的方法可以做到这一点：

假设我有一个形状为

（2,3,2）

的numpy数组，例如：

x = 
[[[ 0, 1],
  [ 2, 3],
  [ 4, 5]],

 [[ 6, 7],
  [ 8, 9],
  [10,11]]]

如果我想将与

axis=1

和

position=0

对应的所有条目替换为零，我可以很容易地做到这一点：

x[:,0,:] = 0
x = 
[[[ 0  0]
  [ 2  3]
  [ 4  5]]

 [[ 0  0]
  [ 8  9]
  [10 11]]]

但是，如果我有一个要在其上执行这些操作的轴列表，该怎么办。有内置的numpy函数吗？理想情况下，它看起来像这样：

array\u replace（array=x，axis=1，pos=0，replace\u val=0）

这将产生与上面相同的数组

---

我可以想到一种方法，将矩阵展平，并根据每个数组的维数计算每个变量的位置，但我想知道numpy中是否已经内置了一些东西。

您可以构造一个切片元组，然后使用特定的轴作为位置。因此，您可以将此类函数定义为：

def array_replace(array, axis, pos, replace_val):
    array[(slice(None),) * axis + (pos,)] = replace_val

所以我们要做的是用

切片

对象

（切片（无））

构造一个1元组。切片对象是Python在冒号幕后生成的对象

：

。因此，

x[：，0，：]

是

x[（片（无），0，片（无））的简单表示形式

接下来，我们重复这个切片
轴
次（指定轴之前的次数），然后是我们想要的位置。其余的切片是可选的，因此我们在这里不指定这些切片。然后，我们使用numpy的广播将
replace\u val
分配给所有这些索引

然后生成：

>>> x
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],

       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]]])
>>> array_replace(array=x, axis=1, pos=0, replace_val=0)
>>> x
array([[[ 0,  0],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],

       [[ 0,  0],
        [ 8,  9],
        [10, 11]]])

我不知道你想要什么，但我可以保证这不是最好的方法。Numpy足够强大，这样的操作可以很容易地矢量化。谢谢！您知道
slice
函数在“幕后”执行的操作的参考吗？我以前没有见过这种用法，但它似乎非常有用。@lstbl:
slice
是构造函数。它构造一个
切片
对象。它没有什么作用，只是作为
：
的表示形式存在。例如，具有
\uuu getitem\uuu
函数的对象可以处理切片。它具有
开始
、
步骤
和
停止
属性。