我构造一个数组，
a=np.tile(np.arange(5),4)
a
>>>array([0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4])
我设置了一些条件，
mask=a!=0
a[mask]
>>>array([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])
现在我想用偶数替换奇数索引元素，我试试
a[mask][1::2]=a[mask][::2]
a
array([0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4])
但它没有任何改变。
【问题讨论】：
标签： python arrays numpy boolean mask
Boolean index 返回数据的副本而不是视图。 与索引数组一样，返回的是数据的副本，而不是切片时的视图。 因为a[mask] 是副本a[mask][1::2] 不会更改原始数组。
您可以使用np.flatnonzero 保留原始的非零索引，而不是使用布尔掩码，将索引设置为奇数和偶数位置的子集，然后使用索引进行分配：
a=np.tile(np.arange(5),4)
idx = np.flatnonzero(a != 0)
a[idx[1::2]] = a[idx[::2]]
a
# array([0, 1, 1, 3, 3, 0, 1, 1, 3, 3, 0, 1, 1, 3, 3, 0, 1, 1, 3, 3])
【讨论】：
!=0作为例子，如果条件不一样，比如a>0或者a!=1等，那么np.flatnonzero的使用方式是不是通用的。
np.flatnonzero 正在检查布尔数组条件的结果。所以不管条件是什么。
np.flatnonzero 使多维数组变平，这不是我想要的。我该如何解决这个问题或任何其他方式来处理这个问题？