Python 向量化 3d numpy 数组的分配，条件是其他维度的关联值

import numpy as np

# A, B, C are 3d arrays with shape (K, N, N). 
# Entries in A, B, and C are in [0, 1]. 
# In the following, I use random values in B and C as an example.

K = 5
N = 10000
A = np.zeros((K, N, N))
B = np.random.normal(0, 1, (K, N, N))
C = np.random.normal(0, 1, (K, N, N))

for k in range(K):
    for m in [x for x in range(K) if x != k]:
        for i in range(N):
            for j in range(N):
                if A[m, i, j] not in [0, 1]:
                    if A[k, i, j] == 1:
                        A[m, i, j] = B[m ,i ,j]
                    if A[k ,i, j] == 0:
                        A[m, i, j] = C[m, i, j]

# A, B, C are 3d arrays with shape (K, N, N). 
# Entries in A, B, and C are in [0, 1]. 
# In the following, I use random values in B and C as an example.

np.random.seed(10)

K = 5
N = 1000
A = np.zeros((K, N, N))
B = np.random.normal(0, 1, (K, N, N))
C = np.random.normal(0, 1, (K, N, N))

for k in range(K):
    for m in [x for x in range(K) if x != k]:
        #if A[m, i, j] not in [0, 1]:
        mask_1 = A[k, :, :] == 1
        mask_0 = A[k, :, :] == 0
        A[m, mask_1] = B[m, mask_1]
        A[m, mask_0] = C[m, mask_0]

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