如何有效地替换 NumPy 数组中超过阈值的元素？

查找和替换 NumPy 数组中的元素

处理多维数据时，根据特定条件修改特定元素通常很有用。一种常见的操作是将大于给定阈值的值替换为指定值。

为了有效地执行此替换，我们可以利用 NumPy 的精美索引的强大功能。花式索引允许我们使用逻辑条件来选择数组中的特定元素。

在给定的问题中，我们的目标是将所有超过阈值 T（此处 T = 255）的值替换为值 x (此处，x = 255）。我们可以使用花哨的索引来更快地完成此操作，而不是使用缓慢的 for 循环方法：

<code class="python">arr[arr > T] = x</code>

这行代码有效地选择数组 'arr' 中大于 T 的所有元素，并且为它们分配值 x。通过利用这种优雅的语法，与手动循环相比，我们可以显着提高替换操作的性能。

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