小编Vis*_*ngh的帖子

如何在 Python 中获取由 1D np.array 中的值表示的索引处值为 1 的 2D np.array。

例子：

[1, 2, 5, 1, 2]

应转换为

[[0, 1, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 1, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 0, 1],
 [0, 1, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 1, 0, 0, 0]]

这里你已经预先知道了新数组的宽度（shape[2]）值。

我可以手动执行此操作，但有什么方法可以直接使用 NumPy 方法执行此操作以加快执行速度吗？我的数组的维度非常大，我必须对所有迭代执行此操作。因此，为每次迭代手动执行此操作对计算的要求非常高。