Numpy masked array modification

Question

目前我有一個代碼檢查數組中的給定元素是否等於0，如果是，則將值設置爲'level'值（temp_board是2D numpy數組，indices_to_watch包含應該觀察的2D座標爲零）。

indices_to_watch = [(0,1), (1,2)] 
    for index in indices_to_watch: 
     if temp_board[index] == 0: 
      temp_board[index] = level 

我想這個轉換爲更numpy的類似方法（去掉了，並且只使用numpy的功能），以加快這。 這裏是我的嘗試：

masked = np.ma.array(temp_board, mask=(a!=0), hard_mask=True) 
    masked.put(indices_to_watch, level) 

但不幸的是掩蓋陣列在做把（）希望有一維的尺寸（完全陌生的！），有沒有更新是等於0，並有具體的數組元素的一些其他的方式指數？

或者，也許使用屏蔽陣列是不是要走的路？

Answer 1

假設它是不是很低效，找出temp_board是0，你可以做你想做這樣的東西：

# First figure out where the array is zero 
zindex = numpy.where(temp_board == 0) 
# Make a set of tuples out of it 
zindex = set(zip(*zindex)) 
# Make a set of tuples from indices_to_watch too 
indices_to_watch = set([(0,1), (1,2)]) 
# Find the intersection. These are the indices that need to be set 
indices_to_set = indices_to_watch & zindex 
# Set the value 
temp_board[zip(*indices_to_set)] = level 

如果不能做到以上，那麼這裏有一個這樣，但我不知道這是否是最Python化：

indices_to_watch = [(0,1), (1,2)] 

首先，轉換爲numpy的數組：

indices_to_watch = numpy.array(indices_to_watch) 

然後，使其可轉位：

index = zip(*indices_to_watch) 

然後，測試條件：

indices_to_set = numpy.where(temp_board[index] == 0) 

然後，計算出實際的指標設置：

final_index = zip(*indices_to_watch[indices_to_set]) 

最後，設置值：

temp_board[final_index] = level 

Answer 2

你應該嘗試的東西沿着這些線路：

temp_board[temp_board[field_list] == 0] = level 

Answer 3

我不知道我遵循所有的細節在你的問題。如果我理解正確，那麼看起來這是直接的Numpy索引。下面的代碼檢查數組（A）是否爲​​零，以及它在哪裏找到它們，它將它們替換爲'level'。

import numpy as NP 
A = NP.random.randint(0, 10, 20).reshape(5, 4) 
level = 999 
ndx = A==0 
A[ndx] = level