我正在将 R 代码转换为 Python。我知道存在从 python 调用 R 的替代方法，但是，我需要将它逐行转换为 python。
我在 R 代码中有一行是
reps[-a] <- .Machine$integer.max
其中 reps 是一个向量，a 是另一个包含一些索引的向量，例如 一 = [1, 2, 4]
我想知道如何在 python 中实现这一行。
据我了解，它应该将最大值分配给数组中索引不等于 1,2 或 4 的所有元素。
谢谢。
请您参考如下方法:
R的原子向量/矩阵/数组最好的翻译是Python的numpy N-D array和 .Machine$integer.max 将转换为 numpy dtype 的最大 int32 值。
但是，numpy 数组没有简单的索引定位器，因此需要更长的路径，如 @mglison 所示。使用 bool 掩码:
a = np.array([1, 3, 4, 6, 79, 10, 56])
b = np.array([0, 1, 2])
mask = mask = np.full(a.shape, False)
mask[b] = True
a[~mask] = np.iinfo(np.int32).max
a
# array([ 1, 3, 4, 2147483647, 2147483647,
# 2147483647, 2147483647])
或者，Python 的 pandas Series是 numpy 一维数组的扩展，但需要索引对齐:
a = pd.Series([1, 3, 4, 6, 79, 10, 56])
b = pd.Series([0, 1, 2])
a[~a.index.isin(b)] = np.iinfo(np.int32).max
# 0 1
# 1 3
# 2 4
# 3 2147483647
# 4 2147483647
# 5 2147483647
# 6 2147483647
# dtype: int64
