如何初始化Numpy布尔数组并按轴索引设置指定位置为False？

已知我们有一个形状为(2, 3, 3)的数组ar：

import numpy as np
ar = np.arange(2*3*3).reshape(2, 3, 3)

要生成一个同形状的布尔数组，初始全为True，仅将**axis=2的第二个位置（注意Numpy用0起始索引，对应索引1）**的元素设为False，可以按以下步骤操作：

步骤1：创建全True的布尔数组 #

用np.full()直接生成和ar同形状的全True数组，代码直观易懂：

bool_arr = np.full(ar.shape, True, dtype=bool)

也可以用np.ones()实现同样效果：

bool_arr = np.ones(ar.shape, dtype=bool)

步骤2：指定位置赋值为False #

利用Numpy的多维切片特性，选中前两个维度的所有元素，同时定位到axis=2的索引1位置，直接赋值为False：

bool_arr[:, :, 1] = False

验证结果 #

此时打印bool_arr就能得到期望的输出：

print(bool_arr)
# 输出：
# array([[[ True, False,  True],
#         [ True, False,  True],
#         [ True, False,  True]],
# 
#        [[ True, False,  True],
#         [ True, False,  True],
#         [ True, False,  True]]])

这种方法借助Numpy的切片赋值能力，高效简洁，非常适合处理多维数组的批量修改需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hlee