如何使用布尔数组替换 Python 中的特定索引答案

【问题标题】：How to Use Boolean Array to Replace Specific Indices in Python如何使用布尔数组替换 Python 中的特定索引
【发布时间】：2016-09-08 15:28:09
【问题描述】：

我有一个 numpy 和一个布尔数组：

nparray = [ 12.66  12.75  12.01  13.51  13.67 ]
bool = [ True False False True True ]

我想用相同的值除以 3 替换 nparray 中的所有值，其中 bool 为 False。

我是一名学生，我对 python 索引相当陌生。非常感谢任何意见或建议！

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy indexing boolean

【解决方案1】：

只用 python 你可以这样做：

nparray = [12.66, 12.75, 12.01, 13.51, 13.67]
bool = [True, False, False, True, True]
map(lambda x, y: x if y else x/3.0, nparray, bool)

结果是：

[12.66, 4.25, 4.003333333333333, 13.51, 13.67]

【讨论】：

【解决方案2】：

命名一个数组 bool 可能不是最好的主意。正如 ayhan 尝试将其重命名为 bl 或其他名称一样。

您可以使用 numpy.where 查看文档here

nparray2 = np.where(bl == False, nparray/3, nparray)

【讨论】：

非常感谢！这真的很有帮助。

【解决方案3】：

使用boolean indexing 和~ 作为否定运算符：

arr = np.array([12.66, 12.75, 12.01, 13.51, 13.67 ])
bl = np.array([True, False, False, True ,True])

arr[~bl] = arr[~bl] / 3
array([ 12.66      ,   4.25      ,   4.00333333,  13.51      ,  13.67      ])

【讨论】：

非常感谢！这是一个非常有用的工具。