如何用布尔数组操作NumPy数组元素（无需迭代）

嘿，这个需求用NumPy自带的布尔索引就能完美解决，完全不用手动写循环，效率还高得飞起！

你只需要一行核心代码就能搞定：

to_change[true_false] *= 20

给你完整的可运行示例，跑一下就能直观看到效果：

import numpy as np

true_false = np.array([[True, False], [True, False]])
to_change = np.array([[10, 10], [10, 10]])

# 通过布尔索引定位需要修改的元素，直接原地乘20
to_change[true_false] *= 20

print(to_change)

执行后输出的结果会是：

[[200  10]
 [200  10]]

原理其实很简单：NumPy原生支持用布尔数组作为索引，当你把true_false放到to_change的索引位置时，会自动筛选出所有true_false里值为True对应的to_change元素，然后对这些元素统一执行乘法操作。这种向量化操作是NumPy的核心优势，底层是用优化过的C代码实现的，比手动写Python循环快得多——尤其是处理大数组的时候，性能差距会特别明显。

如果你不习惯原地修改的写法，也可以换成这种形式，效果完全一致：

to_change[true_false] = to_change[true_false] * 20

备注：内容来源于stack exchange，提问作者flameshooter09