Python 如何在没有for循环的情况下在2D numpy数组中设置多个列？

我想如下设置numpy数组的值。但是我不想对循环使用

。
有什么好办法吗

a = range(4)
a[0] = [11,12,13,14,15,16]
a[1] = [21,22,23,24,25,26]
a[2] = [31,32,33,34,35,36]
a[3] = [41,42,43,44,45,46]

a = np.array(a)

changeIndex = [0,2,4]
for i in range(4):
    a[i][changeIndex] = 0

print a
#array([[ 0, 12,  0, 14,  0, 16],
#       [ 0, 22,  0, 24,  0, 26],
#       [ 0, 32,  0, 34,  0, 36],
#       [ 0, 42,  0, 44,  0, 46]])

实际上，您希望访问多个列，可以通过以下方式实现：

a[:, changeIndex] = 0

记住：

第一个索引选择行，而第二个索引选择列
可以使用列表或元组选择多个索引
更好的风格：

另外，定义多维numpy数组或矩阵的更好方法是：

a = np.array([range(11,17), range(21,27), range(31, 37), range(41,47)])

多亏了其中一条注释，您实际上可以使用
np.arange（）
代替
range（）
来加快计算速度

矩阵：

<2>当2D阵列工作时，用矩阵代替。在对矩阵执行操作时，矩阵保持其多维性质，也可以对其使用特殊的矩阵操作。阅读它们的工作原理也类似于阵列：

a = np.matrix([range(11,17), range(21,27), range(31, 37), range(41,47)])

供您参考的一个有点相关的线程是。
您基本上想要访问多个列，您可以通过以下方式实现：

a[:, changeIndex] = 0

记住：

第一个索引选择行，而第二个索引选择列
可以使用列表或元组选择多个索引
更好的风格：

另外，定义多维numpy数组或矩阵的更好方法是：

a = np.array([range(11,17), range(21,27), range(31, 37), range(41,47)])

多亏了其中一条注释，您实际上可以使用
np.arange（）
代替
range（）
来加快计算速度

矩阵：

<2>当2D阵列工作时，用矩阵代替。在对矩阵执行操作时，矩阵保持其多维性质，也可以对其使用特殊的矩阵操作。阅读它们的工作原理也类似于阵列：

a = np.matrix([range(11,17), range(21,27), range(31, 37), range(41,47)])

供您参考的一个有点相关的线程是。
我假设您不想使用“for”循环来迭代所有行。对于numpy，你不必走那条路

你可以用

a[:, changeIndex] = 0

使用numpy，changeIndex可以是整数（仅更改一列）或changeIndex可以是列表（允许您更改多个列）。
我假设您不想使用“for”循环来迭代所有行。对于numpy，你不必走那条路

你可以用

a[:, changeIndex] = 0

使用numpy，changeIndex可以是一个整数（只更改一列）或changeIndex可以是一个列表（允许您更改多列）。
使用
np.arange
在这种情况下甚至比
range
小2倍。使用
np.vstack（…）
或类似方法总是比
np.array快([…]）
（在我现在的测试中是9x）使用
np.arange
在这种情况下甚至比
range
小2倍。并且使用
np.vstack（（…）
或类似的方法总是比
np.array（[…]）
（在我现在的测试中是9x）