如何用自然数替换二进制数组中的1，保持0的位置？

Question

我用的是Numpy和SciPy。我有两个数组，第一个是二进制的，第二个是从a到b的连续自然数范围

mask = np.array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) # length of 8, with 5 ones and 3 zeros
vals = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # length of 8, only first 5 values will be used in this case - corresponding to the 5 ones in the first array

我想用第二个数组中的值替换第一个数组中的1（按顺序排列），例如，在这个示例场景中，所需的结果是：

result = [2,3,4,5,0,0,6,0]

我已经用NumPy掩码数组和vectorise函数尝试了不同的方法。我当前的解决方案如下，但为了保持状态，我必须引入一个全局变量！你知道吗

global count
count = 0
def func(a,b):
    global count
    if a ==1:
        return b - count
    else:
        count +=1
        return 0
v_func = np.vectorize(func)
result = v_func(mask, vals)
print result

有没有一种更优雅的方法（最好是使用NumPy）？你知道吗

（请注意，我使用的实际数组非常大，因此我的解决方案需要对占用的内存量非常敏感—显然，我可以转换为稀疏数组，但为了找到不同的解决方案，我仍然多次遇到内存错误。）

Answer 1

有一种方法：

In [15]: result = np.zeros_like(vals)

In [16]: result[mask > 0] = vals[:mask.sum()]

In [17]: result
Out[17]: array([2, 3, 4, 5, 0, 0, 6, 0])

Answer 2

这是一个一行，虽然我必须说这不是一个优化的方式，也不是很优雅。但你可以检查它的实践目的。你知道吗

a = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0]
b = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

c = [b[sum(a[:i])] if a[i] else 0 for i in range(len(a))]
print c
# Gives [2, 3, 4, 5, 0, 0, 6, 0]