一个例子可以直接说明问题:
import numpy
# ------------------------------------------------------------------------
# Edit:
# commenting out below `a` assignation for the more general case as shown
#+below this commented block
# ------------------------------------------------------------------------
# a = np.array(range(8))
# print a
# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
# ------------------------------------------------------------------------
# ------------------------------------------------------------------------
a = np.random.randn(8)
print a
array([-0.53683985, -0.321736 , 0.15684836, 0.32085469, 1.99615701,
-1.16908367, -0.10995894, -1.90925978])
b = [4, 7]
# ^ ^ These values are indices of values in `a` I want to keep unchanged
# I want to set all values to,
# say np.random.random_integers(10, 100) or simply `nan` except for indices given by `b`:
# So I want something like this:
a[: (!b)] = np.random.random_integers(10, 100) # I'm using "!" as the NOT operator
print a
array([62, 96, 47, 74, 1.99615701, 32, 11, -1.90925978])
# not changed: ^^^^^^^^^^ ^^^^^^^^^^
# or:
a[: (!b)] = np.nan
print a
array([nan, nan, nan, nan, 1.99615701, nan, nan, -1.90925978])
# not changed: ^^^^^^^^^^ ^^^^^^^^^^
我知道我可以使用 np.ma.array(a, mask = False) 和 a.mask[b] = True，但从这一点上我不知道如何将随机数分配给未屏蔽的值
请您参考如下方法:
简单地屏蔽和更新 a 中不在 b 中的元素，
import numpy as np
a = np.range(8)
b = [4, 7]
a[~np.in1d(a, b)] = np.random.random_integers(
10, 100, size=len(a) - len(b))
print a
> array([34, 16, 99, 67, 4, 32, 64, 7])
关键是 ~np.in1d(a, b) 结构。 np.in1d(a, b) 生成一个数组，a 的大小使得该数组的项 i 仅当 a[i] 在 b 中； ~ 反转了这一点。
另请注意，传递给 np.random.random_integers 的大小必须与掩码 a 的大小相匹配。
提问者想要的是将 a 中不在 b 中的索引 的随机数传递给 a >。现在，如果您想将随机整数分配给 b 中的元素，您可以简单地执行 a[b] = ...。排除它们更复杂。方法是这样的:
a[~np.in1d(np.arange(np.size(a), b))] = np.random.random_integers(
10, 100, size=len(a) - len(b))
类似于此答案第一部分中的 a[...] = ... 赋值，除了不是将 a 传递给 np.in1d，np.arange 用于生成一个数组，该数组给出 a 到 np.in1d 的索引，而不是元素>.
