使用布尔型掩码为numpy数组分配值：如何？

Question

我正在尝试将特定索引的值分配给我首先要在其上应用布尔掩码的numpy向量（严格来说，我希望索引引用“掩码”数组）。但是，令人惊讶的是，以下内容似乎无效：

假设我要更改“有效”向量的第一个值（掩码为True的那个值，即该向量的第二个“绝对”值。

import numpy as np

x = np.full(4, np.nan)
mask = np.array([False, True, True, True])
index = 0

x[mask][index] = 3
x 
>>> array([nan, nan, nan, nan])

我在做什么错？

Answer 1

最后的index将在您索引完成的蒙版时被对待，这是证明：

>>> x[mask]
array([ nan,  nan,  nan])
>>> x[mask][index]
nan
>>> 

因此它实际上将nan更改为3，但是nan未被存储在任何地方，因此不会有任何变化，请使用：

x[np.where(mask)[0][index]] = 3
print(x)