Как создать логический массив, в котором значение основано на массиве индексов?

Допустим, у меня есть пустой массив A следующим образом:

A = 
array([[0, 2],
       [1, 2],
       [0, 1]])

Я создал логический массив B, используя np.zeros следующим образом.

B = 
array([[False, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False, False]])

Теперь я хотел создать массив C, где он дает значение True на основе индекса столбца A.

Так,

C = 
array([[True, False, True],
       [False, True, True],
       [True, True, False]])
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
778
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете сделать это, используя некоторые относительно продвинутые методы индексации Numpy:

In [27]: B[np.arange(A.shape[0])[:,None], A] = True                                                                                                                                                  

In [28]: B                                                                                                                                                                                                  
Out[28]: 
array([[ True, False,  True],
       [False,  True,  True],
       [ True,  True, False]])

np.arange(A.shape[0])[:,None] создает следующий массив

array([[0],
       [1],
       [2]])

для использования в качестве индексов для первой оси массива B. Здесь [:,None] используется для преобразования одномерного объекта range в двумерный массив для соответствия индексам второй оси (массив A), который является двумерным.

Другие вопросы по теме