Python 如何在numpy结构化数组中选择一行并设置值？

我有一个numpy结构的数组，看起来像这样：

>>> arr
array([('2020-03-26T21:30',    0, 0.),
    ('2020-03-26T21:31',    1, 0.),
    ('2020-03-26T21:32',    2, 0.), ...,
    ('2020-03-27T22:27', 1497, 0.),
    ('2020-03-27T22:28', 1498, 0.),
    ('2020-03-27T22:29', 1499, 0.)],
    dtype=[('time', '<M8[m]'), ('idx', '<i4'), ('value', '<f4')])

但它似乎只是提取行并在原始数组的基础上生成一个新数组。

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如何实际设置值并将其保留在原始数组中？

通常，如果要将值指定给现有数组，则需要将值指定给原始数组的视图，而不是副本。当您以这种方式使用数组索引时，您将始终获得一个副本，正如您所意识到的那样

对于记录数组，您可以通过首先访问字段来获得视图：

>>arr['value'][numpy.where（arr['time']==b'2020-03-26T21:31'）]=100
>>>啊
数组（[（b'2020-03-26T21:30'，0,0.），
（b'2020-03-26T21:31'，1100），
（b'2020-03-26T21:32'，2,0。），
（b'2020-03-27T22:27'，1497，0.），
（b'2020-03-27T22:28'，1498，0。），
（b'2020-03-27T22:29'，1499，0。），
dtype=[（'time'，'S20'），（'idx'，'尝试将字段索引放在首位谢谢您的帮助！
>>> arr[ np.where(arr['time'] == np.datetime64('now', 'm')) ]['value'] = 10

>>> arr['value'][numpy.where(arr['time'] == b'2020-03-26T21:31')] = 100
>>> arr
array([(b'2020-03-26T21:30',    0,   0.),
       (b'2020-03-26T21:31',    1, 100.),
       (b'2020-03-26T21:32',    2,   0.),
       (b'2020-03-27T22:27', 1497,   0.),
       (b'2020-03-27T22:28', 1498,   0.),
       (b'2020-03-27T22:29', 1499,   0.)],
      dtype=[('time', 'S20'), ('idx', '<i4'), ('value', '<f4')])