如何使用NumPy将矩阵中的0和1替换为指定数组？

针对你提出的将形状为(4800, 4, 4)的NumPy数组中每个0替换为[1, 1, 2]、每个1替换为[5, 5, 9]的需求，以下是两种高效的实现方法：

方法一：索引映射法（最简洁高效） #

利用数组元素的取值（0和1）作为索引，直接从预定义的映射数组中取值，适合仅包含少量离散值的场景：

import numpy as np

# 定义映射关系：索引0对应0的替换值，索引1对应1的替换值
mapping = np.array([[1, 1, 2], [5, 5, 9]])
# 直接通过原数组元素索引映射数组，自动广播得到目标形状(4800, 4, 4, 3)
result = mapping[x]

方法二：np.where条件替换法 #

通过条件判断逐个元素替换，逻辑直观，适合需要更复杂条件判断的场景：

import numpy as np

zero_replacement = np.array([1, 1, 2])
one_replacement = np.array([5, 5, 9])

# 扩展原数组维度至(4800, 4, 4, 1)，与替换值的维度(3,)实现广播匹配
result = np.where(x[..., np.newaxis] == 0, zero_replacement, one_replacement)

两种方法最终都会生成形状为(4800, 4, 4, 3)的数组，完全符合你给出的示例输出格式。

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