python - 使用 numpy 将向量转换为掩码矩阵

Question

假设我们有以下向量:

v = np.array([4, 0, 1])

目标是创建 5 x 3 矩阵 M，如下所示:

[[0 1 0]
 [0 0 1]
 [0 0 0]
 [0 0 0]
 [1 0 0]]

每列中只有一个元素对于 v 中的相应索引等于 1。例如，由于 v[0] 为 4，则 M[4, 0] == 1，并且由于 v[2] 为 1那么M[1, 2] == 1。

如何使用 scipy 和 numpy 在 Python 中构建这样的矩阵？在 MATLAB 中，您可以在一行中使用 sparse 和 full 函数来完成此操作。我不想使用 for 循环，因为我正在寻找它的矢量化实现。

Answer 1

如果您想要密集的数组输出，您可以使用两个整数数组来索引非零元素的行/列:

v = np.array([4, 0, 1])
x = np.zeros((5, 3), np.int)
x[v, np.arange(3)] = 1

print(x)
# [[0 1 0]
#  [0 0 1]
#  [0 0 0]
#  [0 0 0]
#  [1 0 0]]