Python Numpy：将一个数组中的值替换为另一个数组

Question

我正在使用Python Numpy数组（特别是转换为2D数组的栅格），我想要做的是使用一个具有-999的任意虚拟值的数组，表示＆＃34;没有数据＆＃34;我想用相应的＆＃34; real＆＃34;替换这些值。来自正确位置的相同大小和形状的不同数组的值。我无法找到一个非常相似的问题，但请注意我是Python和Numpy的新手。

但我想做的是：

array_a = 
([[0.564,-999,-999],
 [0.234,-999,0.898],
 [-999,0.124,0.687], 
 [0.478,0.786,-999]])

array_b = 
([[0.324,0.254,0.204],
 [0.469,0.381,0.292],
 [0.550,0.453,0.349], 
 [0.605,0.582,0.551]])

使用array_b的值填充array_a中的-999值并创建一个新数组：

new_array_a = 
([[0.564,0.254,0.204],
 [0.234,0.381,0.898],
 [0.550,0.124,0.687], 
 [0.478,0.786,0.551]])

我真的不想改变阵列的形状或尺寸，因为我之后会转换回栅格，所以我需要在正确的位置找到正确的值。 这样做的最佳方式是什么？

Answer 1

只需做布尔屏蔽：

mask = (array_a == -999)
new_array = np.copy(array_a)
new_array[mask] = array_b[mask]

Answer 2

您需要做的就是

array_a[array_a==-999]=array_b[array_a==-999]

我们将布尔条件放在数组元素上以更新其值应为-999

import numpy as np
array_a =np.array([[0.564,-999,-999],
 [0.234,-999,0.898],
 [-999,0.124,0.687], [![enter image description here][1]][1]
 [0.478,0.786,-999]])

array_b =np.array([[0.324,0.254,0.204],
 [0.469,0.381,0.292],
 [0.550,0.453,0.349], 
 [0.605,0.582,0.551]])
array_a[array_a==-999]=array_b[array_a==-999]

运行此代码段