首先，你必须将数组转换为浮点类型，然后你可以用np.nan替换随机索引（因为numpy不支持None）：

n =5
arr = arr.astype(float)
idx = np.random.choice(len(arr),n ,replace=False)
np.put(arr, idx, [np.nan]*n)
print(arr)

输出量：

[nan nan  1. nan  0. nan  2.  2. nan  0.]

你可以创建一个“掩码”，然后使用列表解析从原始数组返回值或None。

import numpy as np
import random

arr = np.array((0,0,1,2,0,1,2,2,1,0))

mask = np.random.randint(2, size=len(arr))

new_arr = np.array([x if y == 1 else None for (x,y) in zip(arr, mask )])

print(new_arr)

[None None 1 None 0 1 None None 1 0]