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我对numpy很陌生，我正在尝试替换recarray中的一个值。所以我有这个数组：

import numpy as np
d = [('1', ''),('4', '5'),('7', '8')]
a = np.array(d, dtype=[('first', 'a5'), ('second', 'a5')])

我想做这样的事情：

ind = a=='' #Replace all blanks
a[ind] = '12345'

但这不能正常工作。我能够做到这一点：

col = a['second']
ind = col=='' #Replace all blanks
col[ind] = '54321'
a['second'] = col

哪个有效，但我宁愿有办法在整个重新排列中做到这一点。有人有更好的解决方案吗？

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据我所知，numpy 的“逐个元素”操作（您可以在没有循环的情况下一次对数组的所有元素执行某些功能）不适用于recarrays。您只能对各个列执行此操作。

如果你想使用recarrays，我认为最简单的解决方案是循环不同的列，虽然你想要另一个解决方案，但你可以像这样自动完成：

for fieldname in a.dtype.names:
    ind = a[fieldname] == ''
    a[fieldname][ind] = '54321'

但也许你应该考虑你是否真的需要recarrays，并且不能只使用普通的ndarray。当然，如果您只有一种数据类型（如示例中所示），那么唯一的优势就是列名。

于 2011-06-06T22:35:32.760 回答
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一种可能的解决方案：

a[np.where(a['second']=='')[0][0]]['second']='12345'
于 2011-06-07T16:53:55.510 回答