根据另一个相同形状的ndarray的条件更改ndarray的值

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入所需的库，例如NumPy。

import numpy as np

创建两个相同形状的ndarray，一个作为条件数组，另一个作为要更改值的目标数组。

condition_array = np.array([True, False, True])
target_array = np.array([1, 2, 3])

使用条件数组来选择要更改的元素的索引。

indices = np.where(condition_array)

使用索引来更新目标数组的值。

target_array[indices] = 0

在这个例子中，根据条件数组中的True和False值，我们选择了目标数组中对应位置的元素，并将其更改为0。这样，我们就根据另一个相同形状的ndarray的条件成功更改了ndarray的值。

这种操作在数据处理和计算中非常常见，特别是在处理大规模数据集时。它可以用于数据过滤、条件更新和数据转换等应用场景。

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概述 ndarray 数组要求数据类型一致，默认数据类型为 np.float64；显式更改数据类型需要使用 dtype 关键字。...数组大小 & 维度 ndarray 数组维度元组 shape 为从最外层到最里层逐层的大小；从最外层到最里层，对应 ndarray 数组的 axis 依次从 0 开始依次编号。...广播机制 Numpy 两个数组的相加、相减以及相乘都是对应元素之间的操作，当两个数组的形状并不相同时，Numpy 采用广播机制扩展数组使得二者形状相同。...Numpy 广播机制原则：数组维度不同，后缘维度（从末尾开始算起的维度）的轴长相符 image.png image.png 数组维度相同，其中一个轴长为 1 image.png 5....ndarray.reshape() ：更改数组每个维度大小，重新组织数据 6. 参考《利用python进行数据分析》

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Numpy使用 ndarray对象来处理多维数组，而且 ndarray中所有元素的类型都是相同的。...一维数组类似是线性结构；二维数组则是有两个方向，可以简单的理解为咱们的表；三维数组则可以理解为多张表在另一个方向的叠加。N维数组无法比喻。...缺省时输出1个值。 # 返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。例如，size=(m,n,k),仿照我们之前看到的维度的元组。...运算 5.1逻辑运算可以直接通过大于号小于号进行运算，返回的是一个数组，其中符合条件的地方标记为True，不符合条件的地方标记为False。...他们都符合维度相同，在不同轴上，要么相同，要么对应的轴有一个为1。 2.维度不相同，后缘维度(从末尾开始算起的维度)的轴长相同。同样举例子说明。

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科学计算Python库：Numpy入门

# 使用resize()会改变原数据，不推荐使用 a.resize((2,3)) 小技巧：如果想自动推导shape形状，可以使用-1值占个位，计算机会自动处理 a = np.arange(30)...a=np.arange(4) >>> np.where(a<2) # 等价于a[a<2] (array([0, 1], dtype=int64),) # 注意，这里是元组 # 如果加了xy参数，根据条件从...print(i) ... 0 1 2 3 ---- 运算 1、基础运算数组的运算可以是形状相同的运算，也可以是多维数组与一维数组运算。...其实就是把少的形状的数组复制成多的形状的数组，再运算。...# 求和 ndarray.sum() # 最大值 ndarray.min() # 最小值 ndarray.max() # 累计求和 ndarray.cumsum() 注意：如果不加axis参数，函数会把多维数组全部拆成一维的

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NumPy 1.26 中文文档（五）

不同的ndarrays可以共享相同的数据，因此在一个ndarray中所做的更改可能在另一个中可见。...ndarray.reshape(shape[, order]) 返回包含相同数据的新形状的数组。...ndarray.reshape(shape[, order]) 返回包含相同数据且具有新形状的数组。...ndarray.reshape(shape[, order]) 返回包含相同数据的数组的新形状。...ndarray.resize(new_shape[, refcheck]) 在原地更改数组的形状和大小。 ndarray.transpose(*axes) 返回按轴置换的数组的视图。

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Python数据分析之NumPy（基础篇）

更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 ndarray的内存结构 Numpy 的核心是ndarray对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。...数据存储区域保存着数组中所有元素的二进制数据，dtype对象则知道如何将元素的二进制数据转换为可用的值。数组的维数、大小等信息都保存在ndarray数组对象的数据结构中。...) # 修改b形状，结果a的形状也变了 [0 1 2 3 4 5] 3169669797808 3169669797808 (3, 2) 视图或浅复制不同的数组对象可以共享相同的数据。...view方法创建一个新数组对象，该对象看到相同的数据。与前一种情况不同，新数组的维数更改不会更改原始数据的维数，但是新数组数据更改后，也会影响原始数据。

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Python 金融编程第二版（二）

② 用 1 预先填充的ndarray对象。 ③ 相同，但采用另一个ndarray对象来推断形状。 ④ ndarray对象不预先填充任何内容（数字取决于内存中存在的位）。...② 给我所有大于… 且小于或等于…的值。 ③ 给我所有大于… 或小于或等于…的值。在这方面的一个强大工具是np.where()函数，它允许根据条件是True还是False来定义操作/操作。...应用np.where()的结果是一个与原始对象相同形状的新ndarray对象。...⑥ 或者，s的形状可以更改为(4, 1)以使加法起作用（但结果不同）。通常情况下，自定义的Python函数也适用于numpy.ndarray。...“GroupBy 操作” DataFrame类的一大优势在于根据单个或多个列对数据进行分组。 “复杂选择” 使用（复杂）条件允许从DataFrame对象中轻松选择数据。

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动手学深度学习-数据操作

= nd.ones((3, 4)) print(tensor1) # 通过list指定要创建的NDArray中每个元素的值 tensorY = nd.array([[1,3, 4, 9], [6,...3, 4, 5], [0, 8, 9, 7]]) print(tensorY) # 随机生成NDArray中每个每个元素的值 tensorZ = nd.random.normal(0, 1, shape...0/1的新的NDArray print(newRowX == tensorY) # 求和得到只有一个元素的NDArray print(tensorY.sum()) # print(nd.sum(tensorY...)) # 张量变换为Python中的标量 print(newRowX.norm().asscalar()) # print(nd.norm(newRowX).asscalar()) """ 对形状不同的...NDArray按元素运算时，触发广播机制：先适当复制元素是得NDArray形状相同后再按照元素运算 """ A = nd.arange(3).reshape((3,1)) B = nd.arange(2

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NumPy 1.26 中文文档（四十六）

返回值为成功时为 0，失败时为-1。如果提供的对象是一个数组，则此函数遍历base指针链，以使每个数组直接指向内存的所有者。一旦设定了基本值，就不能将其更改为另一个值。...返回值：成功返回 0，失败返回-1。如果提供的对象是一个数组，该函数将遍历base指针链，以便每个数组直接指向内存的所有者。一旦设置了base，就不能将其更改为另一个值。...成功时返回值为 0，失败时为-1。如果提供的对象是一个数组，这个函数会遍历基本指针链，以便每个数组直接指向内存的所有者。一旦设置了基本值，就不能更改为另一个值。...根据self中的整数值，从op中的数组序列中选择元素，创建一个新数组。这些数组必须全部可以广播到相同的形状，并且self中的条目应在 0 和 len(op)之间。...根据self中的整数值从op的数组序列中选择元素创建一个新的数组。这些数组必须都能广播到相同的形状，并且self中的条目应在 0 和 len(op)之间。

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