Python 更改不在索引列表中的NumPy数组的值

我有一个NumPy数组，如：

a = np.arange(30)

我知道我可以替换位于位置

索引=[2,3,4]

的值，例如使用花式索引：

a[indices] = 999

但是如何替换不在

索引中的位置的值呢？会像下面这样吗

a[ not in indices ] = 888

显然，集合没有通用的
not
运算符。你的选择是：

从一组通用索引中减去
索引
集（取决于
a
的形状），但这将有点难以实现和读取
某种迭代（可能
for
-循环是您的最佳选择，因为您肯定希望使用索引已排序的事实）
创建一个充满新值的新数组，并有选择地从旧数组复制索引

b = np.repeat(888, a.shape)
b[indices] = a[indices]


我不知道有什么干净的方法可以做这样的事情：

mask = np.ones(a.shape,dtype=bool) #np.ones_like(a,dtype=bool)
mask[indices] = False
a[~mask] = 999
a[mask] = 888

当然，如果您更喜欢使用numpy数据类型，那么可以使用
dtype=np.bool\uu
——输出中不会有任何差异。这实际上只是偏好的问题。
仅适用于1d阵列：

a = np.arange(30)
indices = [2, 3, 4]

ia = np.indices(a.shape)

not_indices = np.setxor1d(ia, indices)
a[not_indices] = 888

只要克服类似情况，就可以这样解决：

a = np.arange(30)
indices=[2,3,4]

a[indices] = 999

not_in_indices = [x for x in range(len(a)) if x not in indices]

a[not_in_indices] = 888

为什么不使用
np.\u like
在旁注中，您可以用对
numpy.where
的一次调用来替换最后几行（这是它真正有用的主要情况）。例如，
a=np.where（mask，888999）
@JoeKington——是的，这对这种情况更好。（但它确实分配了一个新数组）——我只是想演示一下，可以使用
~
运算符对掩码变量求反。@mgilson-这一点很好！这是很多人不知道的事情，你的例子很好地说明了这一点。@JoeKington——我想
a[…]=np.where（mask，888999）
可能会在适当的地方覆盖
a
，这演示了很多人不知道的省略号操作符：）这是低效的（对于只有几十万个条目的数据集来说，这很重要）。