如何在python中的布尔数组中将某些True元素设置为False？

我有两个布尔数组

a

和

b

。

a

中

True

元素的数量等于数组

b

的长度，如下所示：

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1], dtype='bool')
b = np.array([1,1,0], dtype='bool')

我知道我可以使用

np。其中（a）[0]

查找

a

中

True

元素的索引：

idx = np.where(a)[0]

res = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0])

我有

idx

：

array([1, 3, 7])

现在根据

b

array([1, 1, 0])

我希望将

a

中的前两个

True

值保持为

True

，并将最后一个

True

值翻转为

False

。也就是说，将

a[7]

的值翻转为

0

，并将其余值保留在

a

中：

idx = np.where(a)[0]

res = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0])

如何用python的方式实现它？假设我有一个长的

a

数组和一个相对较短的

b

。

b

中的

False

值不一定是最后一个值，可能会在任何地方发生多次，因此

b

也可能发生错误

b = np.array([0,1,0], dtype='bool')

---

使用带有

np的负索引。其中

：

a[np.where(a)[0][-1]]=0

将数组设置为整数值：

array([0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0])

---

只需使用

b

选择需要设置为

False

的索引即可

a[idx[~b]] = False