python把数组赋值回去

### Python 中修改数组并重新赋值

在Python中，可以使用多种方法来修改数组并将更改后的数组重新赋值给原始变量或结构。以下是几种常见的情况及其解决方案。

#### 1. 使用 NumPy 的 `numpy.where` 函数进行条件赋值
对于数值型数据的操作，特别是基于某些条件的选择性更新，可以利用NumPy库中的`where`函数[^1]：

import numpy as np

# 创建一个简单的二维数组作为例子
array = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 定义要应用的条件以及满足/不满足该条件时应取的新值
condition = (array % 2 == 0)
new_values_if_true = -999    # 当条件为真时设置新值
new_values_if_false = array  # 否则保留原有值不变

# 应用 where 函数执行有条件的数据替换
modified_array = np.where(condition, new_values_if_true, new_values_if_false)

print(modified_array)

这段代码会输出经过筛选后被替换成特定值的结果矩阵。

#### 2. 对于普通列表类型的数组直接通过索引访问来进行元素级别的覆盖写入
如果只是普通的Python内置list对象，则可以直接通过对目标位置指定新的内容完成单个元素或者子序列的整体重置[^2]:

arr = ['a', 'b', 'c']

# 更改第二个元素 ('b') 成 'd'
arr[1] = 'd'

print(arr)  # 输出: ['a', 'd', 'c']

此方式适用于任何支持随机存取特性的容器类实例。

#### 3. 处理多维数组中的单一元素变更
针对更复杂的场景比如三维以上的张量或者其他形式的高度嵌套结构体来说，可以通过多重下标定位到具体的位置再做相应调整[^4]:

matrix = [[[i * j for k in range(3)] for j in range(3)] for i in range(3)]

# 修改 matrix[1][1][1] 这一位置上的数为888
matrix[1][1][1] = 888

for layer in matrix:
    print(layer)

上述片段展示了如何在一个三维空间内精确定位某个坐标点并对之实施编辑动作。

#### 4. 利用推导式创建全新的初始化状态
有时候为了简化逻辑表达或是提高性能效率，可以选择先构建一个新的临时副本然后再整体指派回去[^5]:

n = 3
old_dp = [[j + i*n for j in range(n)] for i in range(n)]
dp = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]

# 将 old_dp 赋予 dp 变量名所指向的对象
dp[:] = old_dp[:]

print(dp)

这种方法特别适合那些涉及大量重复计算的任务场合。