我有一个数组：
arr = np.array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
[ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
[ 5. , 3.6, 1.4, 0.2]])
和一个索引数组：
index_arr = np.array([True, False, False, True, True])
和零的空矩阵：
output = np.array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
有没有一种方法可以使用numpy函数/索引技巧将它们组合在一起，从而使数组的行根据索引数组替换零矩阵中的行？也就是说，我最终将其作为最终输出
>>> array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
[ 0., 0., 0., 0. ],
[ 0., 0., 0., 0. ],
[ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
[ 5. , 3.6, 1.4, 0.2]])
如果不清楚我要在这里做什么：输出的中间两行为空，因为其中的第二个和第三个条目index_arr为False。将的第一行arr复制到输出的第一行中，将的最后两行arr复制到输出的最后两行中，以与中的True值对齐index_arr。
您可以将逻辑向量索引用于子集和分配：
output[index_arr] = arr
#array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
# [ 0. , 0. , 0. , 0. ],
# [ 0. , 0. , 0. , 0. ],
# [ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
# [ 5. , 3.6, 1.4, 0.2]])
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