numpy数组中某些值的快速就地替换

Question

必须有一个更快的方法来进行值的就地替换，对吗？我有一个二维数组代表一个网格的海拔/水深。我想用NAN替换任何大于0的值，这种方法非常慢：

for x in range(elevation.shape[0]):
    for y in range(elevation.shape[1]):
        if elevation[x,y] > 0:
            elevation[x,y] = numpy.NAN

看来这是一个更好的方法！在

Answer 1

np.putmask(elevation, elevation > 0, np.nan)

Answer 2

以下方法可以做到：

elevation[elevation > 0] = numpy.NAN

请参见NumPy教程中的Indexing with Boolean Arrays。在