Eu tenho matriz numpy 2D (acho que a imagem em escala de cinza). Eu quero atribuir determinado valor a uma lista de coordenadas para esta matriz, de modo que:

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)

Isso funciona, mas eu sinto que posso tirar proveito da funcionalidade numpy para torná-la mais rápida. Também posso ter um caso de uso mais tarde para algo como o seguinte:

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)

Existe uma maneira mais vetorizada de fazer isso?