根据条件用不同的数组替换多维数组（Python3.x）

Question

我在 Python 3.9 中有三个多维数组，我想在第三个条件下用第二个数组的值替换一个数组的值。所以：

Array1 = [[[4, 2, 3], [1, 0, 10], [7, 4, 6]],
          [[8, 7, 95], [3, 5, 22], [0, 7, 0]],
          [[5, 0, 60], [5, 230, 70], [6, 76, 30]]]
Array2 = [[[12, 3, 4], [4, 55, 0], [0, 5, 76]],
          [[34, 60, 76], [40, 430, 0], [4, 0, 11]],
          [[2, 34, 0], [1, 0, 0], [76, 4, 77]]]
Mask = [[[0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]],
        [[0, 1, 0], [0, 1, 1], [1, 1, 1]],
        [[1, 0, 1], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]]

我想用第二个数组的值替换第一个数组中的值，如果在掩码数组中的相同位置，值为1。所以结果应该是：

Array1 = array([[[  4,   3,   3],
                 [  4,   0,  10],
                 [  0,   4,   6]],

                [[  8,  60,  95],
                 [  3, 430,   0],
                 [  4,   0,  11]],

                [[  2,   0,   0],
                 [  1, 230,  70],
                 [ 76,   4,  30]]])

有什么方法可以使用不需要我遍历整个数组的快速（numpy）命令吗？实际上，整个数组的大小为 (1500,2500,4)，因此需要进行相当多的处理。

提前发送

Answer 1

np.where 就是这样做的：

np.where(Mask, Array2, Array1)

输出：

array([[[  4,   3,   3],
        [  4,   0,  10],
        [  0,   4,   6]],

       [[  8,  60,  95],
        [  3, 430,   0],
        [  4,   0,  11]],

       [[  2,   0,   0],
        [  1, 230,  70],
        [ 76,   4,  30]]])