numpy：替换重组中的值

Question

我对numpy很新，我正在尝试替换重组中的值。所以我有这个数组：

import numpy as np
d = [('1', ''),('4', '5'),('7', '8')]
a = np.array(d, dtype=[('first', 'a5'), ('second', 'a5')])

我想做这样的事情：

ind = a=='' #Replace all blanks
a[ind] = '12345'

但这不能正常工作。我能够做到这一点：

col = a['second']
ind = col=='' #Replace all blanks
col[ind] = '54321'
a['second'] = col

哪个有效，但我宁愿有办法在整个重组中做到这一点。任何人都有更好的解决方案吗？

Answer 1

就我所知，numpy的“逐个元素”操作（你可以在没有循环的情况下一次对数组的所有元素执行某些功能）不能用于重组。您只能使用各列进行此操作。

如果你想使用重组，我认为最简单的解决方案是循环不同的列，虽然你想要另一个解决方案，但你可以像这样自动完成：

for fieldname in a.dtype.names:
    ind = a[fieldname] == ''
    a[fieldname][ind] = '54321'

但也许您应该考虑是否真的需要重新排列，而不能只使用普通的ndarray。当然，如果您只有一种数据类型（如示例所示），那么唯一的优势就是列名。

Answer 2

一种可能的解决方案：

a[np.where(a['second']=='')[0][0]]['second']='12345'