如何从两个NumPy数组同索引处随机选行并解决np.where广播错误

np.where要求输入的条件数组、待选择的两个数组形状可以互相广播。你当前的条件random_selector > .1的形状是(4,)，而A、B的形状是(4,2)，np.where默认逐元素匹配，一维的条件数组无法直接对应二维数组每行的2个元素，触发广播形状不兼容的报错。

你期望的逻辑是按行选择：只要对应行的条件成立，就整行选A，否则整行选B，所以需要把条件数组扩展为和A、B维度匹配的(4,1)形状，触发numpy的行广播规则即可。

两种常用实现方式：

方案1：直接修改np.where的条件维度 #

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
B = np.array([[9, 8], [8, 7], [7, 6], [6, 5]])
random_selector = np.random.random(size=len(A))

# 给条件数组新增最后一个维度，形状从(4,)变为(4,1)
C = np.where(random_selector[:, np.newaxis] > .1, A, B)

方案2：掩码索引赋值（可读性更高） #

mask = random_selector > 0.1
C = np.empty_like(A)
C[mask] = A[mask]
C[~mask] = B[~mask]

两种写法都可以实现按行选择的需求，输出符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jivan