Numpy中满足指定条件时替换整行的实现问题求助

原代码的np.where采用逐元素匹配逻辑，values == [z, ]仅会标记第一列等于z的位置为真，第二列所有位置判定为假，因此只有第一列对应位置会被替换，第二列保持原值，无法实现整行替换的需求。

直接使用NumPy布尔索引选中符合条件的行，再整行赋值即可，代码更简洁高效：

import numpy as np
values = np.array([[10, 10],
     [11, 10],
     [12, 10],
     [13, 10],
     [14, 10]])
z = 13
x = 1
y = 0
# 选中第一列等于z的所有行，直接整行赋值
values[values[:, 0] == z] = [x, y]

如果需要保留np.where的写法，需要将布尔条件扩展为和原数组同维度的矩阵，让满足条件的整行位置都为真：

import numpy as np
values = np.array([[10, 10],
     [11, 10],
     [12, 10],
     [13, 10],
     [14, 10]])
z = 13
x = 1
y = 0
# 将一维布尔条件扩展为二维，匹配原数组维度
mask = np.repeat((values[:, 0] == z)[:, np.newaxis], values.shape[1], axis=1)
values = np.where(mask, np.array([x, y]), values)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ucei