能否利用另一数组按列给Numpy array指定行索引赋值？

完全能按照你想要的逻辑实现这种按列给指定行索引赋值的操作，核心是利用Numpy的整数数组索引特性，直接定位到需要赋值的位置。

方法一：适配二维数组格式的a #

首先把你的列表转换成Numpy数组（这是Numpy操作的前提），然后通过行索引和a中的列索引一一对应，批量完成赋值：

import numpy as np

# 初始化x和a为Numpy数组
x = np.zeros((4, 2), dtype=int)
a = np.array([[0], [1], [0], [1]])

# 核心操作：用0到3的数组指定行位置，用a扁平化后的一维数组指定对应列位置
x[np.arange(x.shape[0]), a.flatten()] = 1

print(x)
# 输出结果完全符合预期：
# [[1 0]
#  [0 1]
#  [1 0]
#  [0 1]]

方法二：用一维数组的a更简洁 #

如果初始化a的时候直接用一维数组，连flatten()步骤都可以省略，代码会更清爽：

import numpy as np

x = np.zeros((4, 2), dtype=int)
a = np.array([0, 1, 0, 1])  # 直接定义为一维数组

x[np.arange(x.shape[0]), a] = 1

print(x)
# 同样得到你想要的结果

原理说明 #

Numpy的整数数组索引允许你传入两个长度相同的数组：第一个数组指定所有要修改的行位置，第二个数组指定对应行的列位置。每一组(行[i], 列[i])都会被精准定位，然后统一赋值为1，完美匹配你描述的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Odgiiv