如何使用NumPy仅对二维ndarray第一行的0和1做取反操作

你之前写的np.where((a==0)|(a==1), a^1, a)是对整个二维数组做遍历判断，没有限定操作范围，所以所有行的0、1值都会被取反，不符合只改第一行的要求。

numpy数组可以通过行索引直接定位到要操作的范围，只要把取反逻辑的作用对象限定在第一行（索引为0）即可，下面是两种常用写法：

写法1：原地修改原数组（最简洁） #

如果确定第一行只有0、1两种值，直接用位运算或者算术运算取反就行，执行效率最高：

import numpy as np

a = np.array([[0,1,0,1], [1,0,0,1]])
# 仅对索引为0的第一行做0/1取反
a[0] ^= 1
# 等价写法：a[0] = 1 - a[0]
print(a)

运行输出和预期完全一致：

array([[1, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 1]])

如果第一行可能存在非0/1的其他值，需要保留这些值不做修改，就给第一行单独套用原来的条件判断逻辑即可：

a[0] = np.where((a[0]==0) | (a[0]==1), a[0]^1, a[0])

写法2：生成新数组（不改动原数组） #

如果需要保留原始数组不被修改，可以拼接处理后的第一行和未改动的其余行，生成新的数组对象：

processed_first_row = np.where((a[0]==0) | (a[0]==1), a[0]^1, a[0])
new_a = np.vstack([processed_first_row, a[1:]])

提示：numpy的切片索引是左闭右开规则，a[1:]表示从索引1的行（即第二行）开始取到最后一行，这部分内容不会做任何修改。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fidi Naj