分配给双索引 numpy 数组

Question

我知道分配给双索引数组时会产生不好的结果，因为您分配给视图而不是直接分配给数组，但我不知道如何正确分配给双索引数组：

import numpy as np
foo = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
bar = np.array([False, True, True, True, False])
foo[bar][1:2] = np.array([30, 40])
foo #array([1, 2, 30, 40, 5])

有没有办法将值（数组）分配给双索引数组？

Answer 1

假设您想要使用布尔数组和该数组中的 True 值切片进行索引，则需要计算另一个总结这些条件的布尔数组。

这是一种基于布尔数组索引的可能方法：

idx = np.arange(len(bar))
foo[idx[bar][1:3]] = np.array([30, 40])

输出：

array([ 1,  2, 30, 40,  5])

Answer 2

补充mozway的答案：如果不想创建额外的变量，特别是当有多个布尔数组时，可以使用

np.flatnonzero()

函数并执行嵌套索引。针对这种情况，可以简单地使用

foo[np.flatnonzero(bar)[1:3]] = np.array([30, 40])