Заменить элементы в списке списков в соответствии с индексами, хранящимися в другом списке

Question

У меня есть следующие массивы:

example_array = [[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]]
indexes = [[1,2,3], [2,3], [0,4,2], [1,4,3], [0,4,3], [1,2,3], [1,2]]

Я хотел бы заменить элементы в example_array на 1 в соответствии с индексом в индексах.Итак, ожидаемый результат должен быть таким:

example_array = [[0,1,1,1,0],[0,0,1,1,0],[1,0,1,0,1],[0,1,0,1,1],[1,0,0,1,1],[0,1,1,1,0],[0,1,1,0,0]].

Я пробовал разные подходы, например, для использования панд, например:

matrix = pd.DataFrame(example_array)

for row in matrix:
    for i in indexes:
        for j in i:
            x_u.iloc[x, j] = 1

, но это не дает мне надеждыРезультаты!Решение не нужно использовать библиотеку панд.Спасибо за помощь!

Answer 1

с одним вкладышем:

indices = [[1, 2, 3], [2, 3], [0, 4, 2], [1, 4, 3], [0, 4, 3], [1, 2, 3], [1, 2]]
print([[1 if idx in sub else 0 for idx in range(5)] for sub in indices])

выход:

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

Answer 2

Или вы можете использовать понимание:

result = [[1 if i in ind else e for i, e in enumerate(ea)] for ea, ind in zip(example_array, indexes)]

Answer 3

example_array = [[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]];
indexes = [[1,2,3], [2,3], [0,4,2], [1,4,3], [0,4,3], [1,2,3], [1,2]];

for i in range(0, len(example_array)):
    for j in range(0, len(indexes[i])):
        example_array[i][indexes[i][j]] = 1;

print example_array;

Answer 4

Используя массив numpy, вы можете напрямую установить для указанных индексов желаемое значение.

import numpy as np
example_array = np.array([[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]])
indexes = [[1,2,3], [2,3], [0,4,2], [1,4,3], [0,4,3], [1,2,3], [1,2]]

for i, ind in enumerate(indexes):
    example_array[i, ind] = 1
print(a)

Выход

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

Answer 5

Попробуйте:

example_array = [[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]]
matrix = pd.DataFrame(example_array)
indexes = [[1,2,3], [2,3], [0,4,2], [1,4,3], [0,4,3], [1,2,3], [1,2]]
for row_num in range(len(matrix)):
    matrix.iloc[row_num][indexes[row_num]] = 1

Это также спасет вас от вложенного цикла!

Answer 6

Вы можете просто сделать это:

example_array = [[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0]]
indexes = [[1,2,3], [2,3], [0,4,2], [1,4,3], [0,4,3], [1,2,3], [1,2]]

for i,index in enumerate(indexes):
  for idx in index:
    example_array[i][idx] = 1
print example_array

Вывод:

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