Python numpy数组上的条件语句

我有三个巨大的numpy.array，需要快速执行一些涉及所有三个numpy.array的条件语句。所有numpy.array都具有相同的维度（NxD）（N>2和D>1）和相同的数据类型。 通常我会做如下所示

 for i in range(n):
     for j in range(d):
         if np.sign(nabla[i][j]) != np.sign(delta[i][j]):
             g[i][j] = g[i][j] + 0.2
         if np.sign(nabla[i][j]) == np.sign(delta[i][j]):
             g[i][j] = g[i][j] * 0.8

如果我只需要操作一个numpy.array，我会这样做

g[g < val] = newval

g[g

---

<> p>但由于δ和nabLA大于二维，所以应用相同的原理，即：

应考虑使用布尔索引，例如：

mask = np.sign(nabla) == np.sign(delta)
g[mask] *= 0.8
g[~mask] += 0.2

或者：

g = np.where(np.sign(nabla) == np.sign(delta), g * 0.8, g + 0.2)