我有2d的numpy数组（想想灰度图像）。我想为该数组的坐标列表分配某些值，例如：

img = np.zeros((5, 5))
coords = np.array([[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4]])

def bad_use_of_numpy(img, coords):
    for i, coord in enumerate(coords):
        img[coord[0], coord[1]] = 255

    return img

bad_use_of_numpy(img, coords)

这行得通，但是我觉得我可以利用numpy功能来使其更快。以后我可能还会有一个用例，如下所示：

img = np.zeros((5, 5))
coords = np.array([[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4]])
vals = np.array([1, 2, 3, 4])

def bad_use_of_numpy(img, coords, vals):
    for coord in coords:
        img[coord[0], coord[1]] = vals[i]

    return img

 bad_use_of_numpy(img, coords, vals)

有没有更向量化的方法呢？