Python 如何修改numpy结构化数组中选定行的一列

我正在寻找一种简单的方法来修改它的选定行的numpy结构化数组的一个字段。这是我的SWE：

import numpy as np
dt=np.dtype([('name',np.unicode,80),('x',np.float),('y',np.float)])
a=np.array( [('a',0.,0.),('b',0.,0.),('c',0.,0.) ],dtype=dt)
b=a.copy()
a[a['name']=='a']['x']=1
print a==b # return [ True  True  True]

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在本例中，

a==b

结果应返回

[False-True-True]

。实际上，我想从“name”字段中选择数组的行，并修改其中一个字段（此处为“x”）的值。

我找到了答案。。。点是场和遮罩的位置。您需要将掩码应用于字段列，而不是查找掩码数组的字段：

a['x'][a['name']=='a']=1
print a==b # returns [False  True  True]

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索引顺序很重要，因为“高级索引”（如

a[a['name']=='a']

）总是返回副本，而“基本索引”（如

a['x']

）总是返回视图。使用

a['x'][a['name']=='a']=1

修改视图会影响原始数组

a

，而使用

a[a['name']=='a']['x']=1

修改副本不会影响

a

。是时候转到pandas；）。df=熊猫数据帧（a）；df.loc[df.name='a'，'x']=1。