Numpy中多数值分配

在本文中，我们将介绍如何在Numpy中同时为多个切片分配数值。这种技巧可以提高我们的代码效率，减少重复的行数并快速处理大型数据。

在Numpy中，我们可以使用切片来访问数组的多个元素。例如，我们可以使用arr[2:4]来获取arr数组中索引为2到3的元素。但是如果我们想要分配一个数值给多个切片，仅使用切片可能会变得很繁琐。使用numpy.where()方法，我们可以轻松而高效地做到这一点。

阅读更多：Numpy 教程

使用numpy.where()方法

Numpy.where(condition, x, y)可以根据数组condition中的布尔值，选择返回x或y数组的相应元素。当数组condition中的元素为True时，numpy.where()返回x数组中对应的元素；当数组condition中的元素为False时，numpy.where()返回y数组中对应的元素。

在这个例子中，我们将创建一个由0填充的二维数组，并通过numpy.where()方法更新它的多个切片：

import numpy as np

# 创建一个由0填充的二维数组
arr = np.zeros((5,5))

# 将第0至第2行的第1列元素分配为1
arr[np.where(np.logical_and(arr[:,1]>=0, arr[:,1]<=2)),1] = 1

# 将第0至第2行的第3列元素分配为2
arr[np.where(np.logical_and(arr[:,3]>=0, arr[:,3]<=2)),3] = 2

print(arr)

运行代码，我们会得到以下输出：

[[0. 1. 0. 2. 0.]
 [0. 1. 0. 2. 0.]
 [0. 1. 0. 2. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]

可以看到，我们已经成功为数组的多个切片分配了数值。

使用numpy.ix_()方法

还有一种方法可以用于在Numpy中分配数值给多个切片。numpy.ix_()函数可以通过两个一维整数数组生成一个index表，然后在这个index表中进行分配操作。

import numpy as np

# 创建一个由0填充的二维数组
arr = np.zeros((5,5))

# 构建index表
idx = np.ix_([0,1,2],[1,3])

# 分配数值
arr[idx] = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

print(arr)

运行代码，我们会得到以下输出：

[[0. 1. 0. 2. 0.]
 [0. 3. 0. 4. 0.]
 [0. 5. 0. 6. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]

我们已经用numpy.ix_()成功为数组的多个切片分配了数值。

总结

我们已经介绍了两种在Numpy中分配数值给多个切片的方法：numpy.where()和numpy.ix_()。这两种方法都大大减少了代码的行数，并且拓展了Numpy在数据处理方面的灵活性。我们可以尝试使用这些方法来处理大规模的数据集，加快我们的代码效率。