Numpy遮罩数组多次使用，并使用来自另一个3D数组的值填充3D数组中的nans

Numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和各种用于处理数组的函数。在Numpy中，遮罩数组是一个布尔数组，用于指示哪些元素应该被选中或忽略。遮罩数组多次使用是指在多个操作中重复使用同一个遮罩数组。

对于给定的问题，我们有一个3D数组，其中包含一些NaN值（缺失值），我们希望使用另一个3D数组中的值来填充这些NaN值。

首先，我们需要创建一个遮罩数组，该数组与原始3D数组具有相同的形状，并且在NaN值的位置上为True，其他位置为False。可以使用Numpy的isnan函数来实现这一点。

import numpy as np

# 原始3D数组
arr_3d = np.array([[[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]], [[7, 8, 9], [10, np.nan, 12]]])

# 创建遮罩数组
mask = np.isnan(arr_3d)

# 打印遮罩数组
print(mask)

接下来，我们需要从另一个3D数组中获取填充值。假设我们有一个名为fill_values的3D数组，它具有与原始3D数组相同的形状。我们可以使用Numpy的where函数来根据遮罩数组选择要使用的填充值。

# 另一个3D数组作为填充值
fill_values = np.array([[[100, 200, 300], [400, 500, 600]], [[700, 800, 900], [1000, 1100, 1200]]])

# 使用where函数选择填充值
filled_arr_3d = np.where(mask, fill_values, arr_3d)

# 打印填充后的3D数组
print(filled_arr_3d)

以上代码将使用fill_values中的值填充arr_3d中的NaN值，并生成一个填充后的3D数组filled_arr_3d。

关于Numpy遮罩数组多次使用以及使用另一个3D数组的值填充3D数组中的NaN值的完善和全面的答案如上所示。

Numpy遮罩数组的优势在于它可以方便地对数组进行条件筛选和操作，特别是在处理缺失值时非常有用。它可以帮助我们快速、高效地处理包含NaN值的数组，并进行填充或其他操作。

这种技术在许多领域都有应用，例如数据分析、机器学习、图像处理等。在数据分析中，我们经常需要处理包含缺失值的数据集，使用遮罩数组可以方便地选择、填充或删除这些缺失值，从而进行准确的分析和建模。

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