從兩個一維數組中分配值給二維數組

Question

很可能有人已經問過這個，但是我找不到它。問題是如何將值分配給來自兩個一維數組的二維數組。例如：

import numpy as np 
#a is the 2D array. b is the 1D array and should be assigned 
#to second coordinate. In this exaple the first coordinate is 1. 
a=np.zeros((3,2)) 
b=np.asarray([1,2,3]) 
c=np.ones(3) 
a=np.vstack((c,b)).T 

輸出：

[[ 1. 1.] 
[ 1. 2.] 
[ 1. 3.]] 

我知道我做這麼幼稚的方式，但我相信應該有這樣做的一個行的方式。

P.S.在我正在處理的實際情況中，這是一個數組的子數組，因此我無法將第一個座標從開頭設置爲1。整個陣列的第一個座標是不同的，但是在應用np.where後，它們變得不變。

Answer 1

2行怎麼樣？

>>> c = np.ones((3, 2)) 
>>> c[:, 1] = [1, 2, 3] 

並證明它的工作原理：

>>> c 
array([[ 1., 1.], 
     [ 1., 2.], 
     [ 1., 3.]]) 

---

或者，也許你想np.column_stack：

>>> np.column_stack(([1.,1,1],[1,2,3])) 
array([[ 1., 1.], 
     [ 1., 2.], 
     [ 1., 3.]]) 

Answer 2

第一，但絕對沒有理由創建原始zeros數組你堅持在a，永遠不會引用，並取代補使用相同的名字來排列不同的數組。第二，如果要創建與b相同的形狀和dtype的數組，但使用全部1的數組，請使用ones_like。

所以：

b = np.array([1,2,3]) 
c = np.ones_like(b) 
d = np.vstack((c, b).T 

你當然可以擴大b到3X1陣列，而不是3陣列，在這種情況下，你可以使用hstack，而不是需要到vstack然後轉...但我不我不覺得是再簡單不過：

b = np.array([1,2,3]) 
b = np.expand_dims(b, 1) 
c = np.ones_like(b) 
d = np.hstack((c, b)) 

Answer 3

如果你堅持1號線，用fancy indexing：

>>> a[:,0],a[:,1]=[1,1,1],[1,2,3]