我想创建一个函数，该函数将一个数组作为其第一个参数，它将接受一个任意大小和形状的arr数组，并覆盖该数组在给定[a，b]区间内的所有值，使其等于c。a，b，c的数字将作为parameters.like的输入和输出提供给该函数，如下所示
arr = np.array([[[5., 2., -5.], [4., 3., 1.]]])
overwrite_interval(arr, -2., 2., 100.) -> ndarray([[[5., 100., -5.], [4., 3., 100.]]])
def overwrite_interval(arr , a , b , c):
for i in arr[:,:]:
arr[a,b] = c
arr = np.array([[[5., 2., -5.], [4., 3., 1.]]])
assert overwrite_interval(arr, -2., 2., 100.) #-> ndarray([[[5., 100., -5.], [4., 3., 100.]]])
1条答案
按热度按时间7hiiyaii1#
我认为你提问的方式与你给出的例子不一致。首先，你给出的例子数组是3D的，不是2D的。你可以
这可能是个错误，并且您希望数组是2D的，因此您可以
而不是。
其次，如果
a和b是这样的值，如果一个元素介于两者之间，则将该元素设置为值c，而不是将a和b作为索引，则np.where函数非常适合于此。型
np.where返回一个元组，所以有时直接使用布尔数组会更容易。这对你有用吗？这是你想要的意思吗？注意，如果你仍然想要初始数组是一个3D数组，我提供的解决方案将照常工作。