定义Numpy数组并以单行分配值

Question

有没有办法做到以下几点

import numpy as np
x = np.arange(10)
x[2:7] = 1

一行？就像是

x = np.arange(10)[2:7] = 1

Answer 1

使用一衬masking与np.in1d和np.where分配的价值观-

np.where(np.in1d(range(10),range(2,7)), 1, range(10))

样品运行 -

In [28]: np.where(np.in1d(range(10),range(2,7)), 1, range(10))
Out[28]: array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 7, 8, 9])

一步一步的运行 -

获取要分配新值的掩码:

In [44]: np.in1d(range(10),range(2,7))
Out[44]: array([False, False,  True,  True,  True,  True,  \
                True, False, False, False], dtype=bool)

使用mask随之np.where在新值(=1)和最初定义的值之间进行选择- range(10):

In [45]: np.where(np.in1d(range(10),range(2,7)), 1, range(10))
Out[45]: array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 7, 8, 9])

因此,总而言之,语法基本上是 -

np.where(np.in1d(range(10),range(2,7)), 1, range(10))
                        ^         ^     ^       ^
                       (1)       (2)   (3)  <--(4)-->   

(1)要定义的数组长度.

(2)切片限制.

(3)作为第二步分配的新值.

(4)在定义数组时初始化为数组的值.

这是另一个示例用法 -

In [41]: np.where(np.in1d(range(9),range(2,7)), 99, range(10,19))
Out[41]: array([10, 11, 99, 99, 99, 99, 99, 17, 18])

重现它的原始样式代码将是 -

x = np.arange(10,19)
x[2:7] = 99