Python 3.x Python.3-np.where代替For循环

我使用的是python-3.x，我想找到一个标准除法大于0.5的列，然后我想向该列中的每个元素添加一个除法，正如您从下面的代码中看到的，它可以工作，但是当我有一个大数组时，我想使用类似np.where或类似的来代替loob

我试着将np应用到何处，但没有成功

np.where(np.std(population[:,i])>0.5, population+1, population+1)

在这里，它与for循环一起工作：

import numpy as np
population = np.array(
              [[ 290,  -231,  399],
              [ 0,     181,   -226],
              [0,      0,     0],
              [0,      2000,  386],
              [0,      225,   2000]] )

for i in range (len(population.T)):       
    if np.std(population[:,i]))>0.5:
        population[:,i] = population[:,i] + 1       
    else:
        pass

结果:

 [[ 290   -230  400]
 [   0    182   -225]
 [   0    1     1]
 [   0    2001  387]
 [   0    226   2001]] 

---

只需执行

population[：，np.std（population，axis=0）>0.5]+=1

。谢谢@Divakar，但问题是它会删除不符合条件的列，我想保留所有列，只是修改符合条件的列如何执行？不，不会删除。这正是我想要的

population如果我添加
+=1
将说
无效语法
，所以我删除了
=
谢谢@divakersimply do
人口[：，np.std（人口，轴=0）>0.5]+=1
。谢谢@Divakar，但问题是它将删除不符合条件的列，我想保留所有列，只修改符合条件的列如何执行？不，没有删除。这正是我想要的
population[：，np.std（population，axis=0）>0.5]=population[：，np.std（人口，axis=0）>0.5]+1
如果我添加
+=1
将说
无效语法
，因此我删除了
=
谢谢@Divakar