如何使用NumPy将数组第二列更新为对应值的平方根

• 注意索引规则：NumPy数组的行列索引均从0开始计数，日常表述的「第二列」对应的索引值为1，操作时注意不要错位选到第一列或者第三列。
• 实现逻辑用NumPy原生的向量化操作即可，不需要写循环遍历逐行修改，执行效率更高。

首先导入NumPy库：
import numpy as np

我们可以先构造一个测试数组验证效果：

# 初始化3行3列的测试数组
demo_arr = np.array([
    [4, 9, 2],
    [16, 25, 3],
    [36, 49, 5]
])

核心更新操作只有一行，通过切片定位整列后直接赋值即可：

# : 代表选中所有行，1代表选中索引为1的列（即第二列）
# np.sqrt()会对传入的数组元素逐位计算平方根
demo_arr[:, 1] = np.sqrt(demo_arr[:, 1])

执行完成后打印数组，可以看到第二列已经完成替换：

输出结果：

[[ 4.  3.  2.]
 [16.  5.  3.]
 [36.  7.  5.]]

额外提醒：如果待处理的第二列中存在负数，直接调用np.sqrt()会得到nan空值，操作前建议先校验列内数值范围，避免影响后续计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Frank xx