Python 使用布尔掩码为numpy数组赋值：如何？

我试图在一个特定的索引处给一个numpy向量赋值，我首先要在这个向量上应用一个布尔掩码（关键的是，我希望我的索引引用“掩码”数组）。然而，令人惊讶的是，以下情况似乎不起作用：

假设我想更改“有效”向量的第一个值（掩码为真的向量），即向量的第二个“绝对”值

import numpy as np

x = np.full(4, np.nan)
mask = np.array([False, True, True, True])
index = 0

x[mask][index] = 3
x 
>>> array([nan, nan, nan, nan])

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我做错了什么？

最后的

索引将被视为您正在为完成的掩码编制索引，以下是证据：

>>> x[mask]
array([ nan,  nan,  nan])
>>> x[mask][index]
nan
>>> 

因此它实际上是将
nan
更改为
3
，但是
nan
没有存储在任何地方，因此不会发生任何更改，请使用：

x[np.where(mask)[0][index]] = 3
print(x) 

x[np.where（mask）[0][index]]=3
？？？即使用“where”获取与主数组对应的索引。