如何用Numpy布尔掩码从子数组生成带占位值的目标数组？

直接初始化一个与掩码b同长度的全0数组，再将子数组c赋值到掩码为True的位置即可，这是numpy里最简洁高效的实现方式：

import numpy as np

c = np.array([1, 4, 7])
b = np.array([True, False, True, True, False])

d = np.zeros_like(b, dtype=c.dtype)
d[b] = c

运行后d的结果为array([1, 0, 4, 7, 0])，完全匹配需求。

补充说明 #

• zeros_like(b)创建与b形状一致的全0数组，dtype=c.dtype保证数组类型和c匹配，避免不必要的类型转换；
• 借助numpy布尔索引直接赋值是原生高效操作，比循环实现性能高出很多，尤其适合处理大规模数组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eigenvector