Python Numpy：按索引和条件更改Numpy数组中的值

我是numpy新手，在简单管理numpy阵列方面遇到了麻烦

我正在做一项任务，其中说必须尽可能避免循环，我需要通过另一个索引数组编辑数组的值

indexes # [3, 16]
y # [0. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1.]
y[indexes] = 2 # [0. 1. 1. 2. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 2. 0. 1. 1.]

但我不需要简单地将值更改为2。我需要做一个有条件的改变。这就是我所拥有的，但我需要这样的东西

y[indexes] = 0 if y[indexes] == 1 else 0 
>>> [0. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 1.]

上面这一行应该是结果

这是循环方式的答案，但如果存在，我需要一个numpy方式：

for index in indexes:
    y[index] = 1 if y[index] == 0 else 0

---

提前谢谢。

我不知道我是否理解你的问题。但我希望这对你有帮助

提示01 数组（[0,1,1,0,3,0,1,0,1,0]）

---

数组（[0,0,0,0,3,0,0,0,0,0]）

您的原始答案（

y[index]=2

）避免循环--您到底需要更改什么？因为这不是我需要的，我需要根据条件更改值，而不是2。例如：

y[index]=1如果y[index]=0或者0

，你明白吗？你是否阅读了

np.where（）

？@rahlf23是的，但我不知道如何在条件

np中引入索引。其中（[基于元素索引的条件]，索引，如果索引==0或者0，则为1）

如@rahfl23所述，

y[index]=np.where（y[索引]==0,1,0）

应该可以工作（尽管您需要先将

y

转换为数组：

y=np.array（y）

）

import numpy as np 
indexes = [1, 5, 7] # index list
y = np.array([9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23]) #array example
y[indexes][2] #3rd(0,1,>>2<<) item of y array (1,5,>>7<<). 

y = np.array([0,1,1,0,3,0,1,0,1,0])
y

np.where(y != 1, y, 0)
y