NumPy ndarray按条件替换元素时遍历修改结果异常如何解决

你写的循环逻辑存在核心错误：np.nditer(f_vars)遍历得到的变量i是数组里的元素值，不是元素的索引。你写f_vars[i] = f_vars[i]+1相当于把遍历到的数值当下标去定位数组行，完全没有修改当前遍历到的目标元素，还会因为反复修改整行数据导致结果完全错乱。
比如第一次遍历拿到元素值0，判断0<2成立，就会执行f_vars[0] +=1，直接把第0行整行所有元素都加1；后续遍历到其他小于2的元素值时，又会反复修改对应下标的整行数据，最终就会出现你看到的错位、数值异常的结果。

Numpy数组操作优先用向量化逻辑实现，比写循环效率高几个量级，还能避免循环写错索引的问题。注意所有条件判断要基于原始数组的数值做，不要边修改边判断，避免出现连锁修改的问题。

import numpy as np

f_vars = np.array([[0,4],
                   [0,2],
                   [3,-1],
                   [3,4],
                   [1,-1]])
th1 = 2  # 第一个阈值
th2 = 4  # 第二个阈值

res = np.empty_like(f_vars)
# 按规则逐类赋值，所有判断基于原始数组f_vars
# 规则1：值为-1保持不变
res[f_vars == -1] = -1
# 规则2：小于th1且不是-1的元素，值加1
mask = (f_vars < th1) & (f_vars != -1)
res[mask] = f_vars[mask] + 1
# 规则3：值等于th1的元素置0
res[f_vars == th1] = 0
# 规则4：值介于th1和th2之间的元素保持原值
mask = (f_vars > th1) & (f_vars < th2)
res[mask] = f_vars[mask]
# 规则5：值等于th2的元素置0
res[f_vars == th2] = 0
# 规则6：值大于th2的元素值减1
mask = f_vars > th2
res[mask] = f_vars[mask] - 1

print(res)

运行后输出符合预期的结果：

[[ 1  0]
 [ 1  0]
 [ 3 -1]
 [ 3  0]
 [ 2 -1]]

如果你一定要用循环实现，需要用能拿到元素索引的遍历方式，不要把元素值当索引用，参考写法如下（不推荐，大数据量下效率极低）：

th1 = 2
th2 = 4
# 同时拿到索引和对应的值
for idx, val in np.ndenumerate(f_vars):
    if val == -1:
        continue
    elif val < th1:
        f_vars[idx] = val + 1
    elif val == th1:
        f_vars[idx] = 0
    elif th1 < val < th2:
        continue
    elif val == th2:
        f_vars[idx] = 0
    elif val > th2:
        f_vars[idx] = val - 1

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