我有三個(gè)2D矩陣（A，B，D）和一個(gè)1D數(shù)組（C）。A主要包含NaN值，但也包含一些非NaN值。我想將NaN分配給矩陣D中的所有元素，同時(shí)滿足以下兩個(gè)條件：（1）如果A [i，j]中的元素為NaN，則D [i，j]應(yīng)為NaN。（2）如果B [i，j]不在（0.3-C [j]）到（0.7 + C [j]）的范圍內(nèi)，則D [i，j]為NaN。也許是因?yàn)槲覍?duì)python還是一個(gè)新手，但我已經(jīng)嘗試了很長(zhǎng)時(shí)間來撰寫這段看似簡(jiǎn)單的代碼，而且我也沒有太多關(guān)于該主題的google python文檔，現(xiàn)在我已經(jīng)用完了時(shí)間。因此，如果有人有一個(gè)有效的解決方案，我會(huì)在這里碰碰運(yùn)氣。據(jù)我了解python，一個(gè)人希望在可能的情況下避免循環(huán)，以提高效率，因此，如果有人知道使用python函數(shù)的方法，將不勝感激。提前致謝！下面的代碼不起作用，但是如果上面的代碼不清楚，至少可以說明我的雄心。import numpy as np# Create the fake matrices A, B, C, DA = np.full((4,5), np.nan)A[0,0] = 2A[1,1] = 2A[2,2] = 2A[3,3] = 2A[1,3] = 2B = np.random.rand(4,5)C = np.arange(0.0, 0.1, 0.02)D = np.ones([4,5])# First loop: meant to fulfill the first statementfor i in np.arange(4):    for j in np.arange(5):        D[i,j][np.isnan(A[i,j])] = np.nan# Second loop: meant to fulfill the second statementfor i in np.arange(4):    for j in np.arange(5):        if B[i,j] < (0.3 - C[j]) or B[i,j] > (0.7 + C[j]):            D[i,j] = np.nan