我有以下xynumpy 數(shù)組，它表示一些三角形頂點(diǎn)的位置：array([[[ 0.30539728, 49.82845203],        [ 0.67235022, 49.95042185],        [ 0.268982  , 49.95195348]],       [[ 0.268982  , 49.95195348],        [ 0.67235022, 49.95042185],        [ 0.27000135, 50.16334035]],       ...       [[ 1.00647459, 50.25958169],        [ 0.79479121, 50.3010079 ],        [ 0.67235022, 49.95042185]],       [[ 0.79479121, 50.3010079 ],        [ 0.6886783 , 50.25867683],        [ 0.67235022, 49.95042185]]])在這里，它是一個(gè)形狀數(shù)組，(10, 3, 2)但它也可以是(5, 3, 2)or (18, 3, 2)，你可以給它命名。無(wú)論如何它的形狀(N, 3, 2)。我有另一個(gè) numpyto_replace形狀數(shù)組，(4, 2)但它也可以是(6, 2)or (7, 2)，但總是形狀(M, 2)：array([[ 1.08267406, 49.88690993],       [ 1.1028248 , 50.01440407],       [ 0.74114309, 49.73183549],       [ 1.08267406, 49.88690993]])它表示可以在我的第一個(gè)數(shù)組中找到的坐標(biāo)對(duì)的位置。請(qǐng)注意，這些對(duì)中的每一對(duì)至少出現(xiàn)一次，xy但也可能出現(xiàn)不止一次。最后，我有第三個(gè)數(shù)組replace_by，其形狀(8,)（或(M*2)基于上述指示的形狀）和哪些值旨在準(zhǔn)確替換to_replace我的第一個(gè)xy數(shù)組中包含的那些值。它看起來(lái)像這樣：array([ 0.87751214, 49.91866589,  0.88758751, 49.98241296,  0.70674665, 49.84112867,  0.87751214, 49.91866589])所以基本上所有的對(duì)[1.08267406, 49.88690993]都xy應(yīng)該被替換[0.87751214, 49.91866589]為例如。我當(dāng)前的代碼看起來(lái)像這樣，但它僅在to_replace和replace_by嚴(yán)格為 shape時(shí)才有效(2, 2)。indices = (xy == to_replace[:, None][:, None])[0]xy[indices] = replace_by我已經(jīng) 看了很多答案，實(shí)際上從其中一些中得到了啟發(fā)，但我仍然無(wú)法讓它發(fā)揮作用。