如何使用Numpy快速合并两个同尺寸多维数组仅替换非零元素

你可以直接使用numpy内置的np.where函数实现需求，这是完全矢量化的底层实现，没有Python层面的循环，运算速度最快，适配任意维度的同尺寸数组：

import numpy as np

# 示例数组初始化，若你已经是numpy数组可跳过转换步骤
a = np.array([[[1, 2, 3, 4], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]])
b = np.array([[[0, 0, 4, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 1]]])

# 核心合并逻辑：b对应位置不为0则取b，否则取a
c = np.where(b != 0, b, a)

运行后得到的c完全符合预期输出：

array([[[1, 2, 4, 4],
        [3, 3, 3, 3],
        [4, 1, 4, 1]]])

如果你想要降低内存开销，也可以选择直接在数组副本上赋值，性能和np.where基本持平：

c = a.copy()
c[b != 0] = b[b != 0]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Senses