Python 嵌套np.where和布尔数组索引问题

概述：我很难理解使用np.where的嵌套掩码会出现什么问题。我希望的是-如果snow为真，则赋值1，如果为假，则评估第二个np。其中，测试snow是否为真，赋值0，如果为假（意味着snow为假，如果为假，则无雪），然后赋值2

# open IMS & pull necessary keys.
hf = h5py.File(ims_dir + 'ims_daily_snow_cover.h5', 'r')
ims = hf['snow_cover'][...]


# create an empty parameter to be later written to new hdf file as gap_fill_flag.
dataset_fill = np.zeros(ims.shape)

# loop through fill - branch based on temporal fill or merra fill.
for day in range(len(fill)):
    # print len(day)
    print day
    fill[day] == 2
    year = days[day][:4]
    # merra fill - more than one consecutive day missing.
    if (fill[day-1] == 2) | (fill[day+1] == 2):
        # run merra_fill function
        # fill with a 2 to signify data are filled from merra.
        ims[day, :] = merra_fill(days[day], ims[day, :])
        dataset_fill[day, :] = 2
    else:
        # temporal_fill - less than one consecutive day missing.
        snow = ((ims[day - 1:day+2, :] == 1).sum(axis=0)) == 2
        no_snow = ((ims[day - 1:day+2, :] == 0).sum(axis=0)) == 2
        # nested np.where.
        ims[day, :] = np.where(snow == True, 1, np.where(no_snow == True, 0, 2))

        dataset_fill[day, :][ims[day, :] < 2] = 1
        dataset_fill[day, :][ims[day, :] == 2] = 2

        ims[day, :][ims[day, :] == 2] = merra_fill(days[day], ims[day, :])

帮帮我，斯塔克。你是我唯一的希望。

来自帮助（np.where）：

我怀疑

np.where（no_snow…

与帮助（np.where）中的

snow==True

具有相同的形状：

---

我怀疑

np.where（no_snow…

的形状与

snow==True

@Jérôme ims是hdf文件中的一个属性，该文件的形状为（65742005409），表示积雪。它被称为一个全局变量。PyCharm建议我使用

如果cond为真：

或

如果cond:

这将如何应用于这一行代码，结果是否相同？难道

no_snow

不是一个空数组吗？@Mahdi我不这么认为？。。。它的长度是

2005409

，打印到控制台会呈现

[False-False…，False-False-False]

隔离问题表达式，并使用一些小数组对其进行测试。确保您了解

在哪里执行的操作。该
表达式的用途不明显。@Jérôme ims是hdf文件中的一个属性，其形状为（65742005409），表示积雪。它被称为一个全局变量。PyCharm建议我使用
如果cond为真：
或
如果cond:
这将如何应用于这一行代码，结果是否相同？难道
no_snow
不是一个空数组吗？@Mahdi我不这么认为？。。。它的长度是
2005409
，打印到控制台会呈现
[False-False…，False-False-False]
隔离问题表达式，并使用一些小数组对其进行测试。确保您了解
在哪里执行的操作。该
表达式的用途不明显。
    ims[day, :] = np.where(snow == True, 1, np.where(no_snow == True, 0, 2))
ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 2005409 input values to the 0 output values where the mask is true

where(condition, [x, y])

Return elements, either from `x` or `y`, depending on `condition`.

If only `condition` is given, return ``condition.nonzero()``.

Parameters
----------
condition : array_like, bool
    When True, yield `x`, otherwise yield `y`.
x, y : array_like, optional
    Values from which to choose. `x` and `y` need to have the same
    shape as `condition`.