我正在尝试将一个特定索引处的值赋给一个numpy向量,我首先想在该向量上应用一个布尔掩码(关键是,我希望我的索引引用“掩码”数组)。然而,令人惊讶的是,以下方法似乎不起作用: 假设我想更改“有效”向量的第一个值(掩码为True的那个),即向量的第二个“绝对”值。import numpy as np
x = np.full(4,
假设我有一个形状为146,243的数组,我有大约144个热量。(12个月,长达12年)有些索引应该始终具有NaN值,我希望它们始终包含np.nan值,但我不知道如何包含NaN值。我已经走了这么远了。(此示例具有正确的形状,但np.nan只出现了两次,我的实际数组中还有更多。)import numpy as np
rand_ar