Question

我有一个numpy数组，如：

a = np.arange(30)

我知道我可以使用例如花式索引来替换位置indices=[2,3,4]的值：

a[indices] = 999

但是如何替换indices以外的位置的值？会是这样的吗？

a[ not in indices ] = 888

谢谢！

Answer 1

我不知道干净的方法可以做这样的事情：

mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool)
mask[indices] = False
a[~mask] = 999
a[mask] = 888

当然，如果您更喜欢使用numpy数据类型，则可以使用dtype=np.bool_ - 输出中没有任何差异。这只是一个偏好的问题。

Answer 2

仅适用于1d数组：

a = np.arange(30)
indices = [2, 3, 4]

ia = np.indices(a.shape)

not_indices = np.setxor1d(ia, indices)
a[not_indices] = 888

Answer 3

显然，集合没有通用not运算符。您的选择是：

从一组通用索引中减去indices集（取决于a的形状），但这有点难以实现和阅读。
某种迭代（可能是for - 循环是你最好的选择，因为你肯定想要使用你的索引被排序的事实。）
创建一个填充了新值的新数组，并有选择地从旧数组中复制索引。
```
b = np.repeat(888, a.shape)
b[indices] = a[indices]
```

Answer 4

刚刚克服了类似情况，解决了这个问题：

a = np.arange(30)
indices=[2,3,4]

a[indices] = 999

not_in_indices = [x for x in range(len(a)) if x not in indices]

a[not_in_indices] = 888