如何通过两个TRUE条件将数组添加两次

Question

这是我的代码：

import numpy as np
from scipy.ndimage.interpolation import shift
B = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]])
F = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]])
M = np.array([[1, 2, 1, 2, 1],
[1, 2, 1, 2, 1],
[1, 2, 1, 2, 0],
[1, 2, 1, 2, 1],
[1, 2, 1, 2, 1]])
if F[2, 4] == 1:
B = np.add(M, B)
if F[1, 4] == 1:
M_shift = shift(M, (-1, 0), cval=0)
B = np.add(M_shift, B)
print(B)

如果F的条件成立，我想把M加到B上。在这个例子中，如果条件为真，并且我认为我的代码会将M添加到B的两倍。但显然它不起作用？怎么了？

提前谢谢。

阵列编辑：

在这种情况下，我想要的输出是，我的代码片段应该添加带有B的矩阵，以及M的移位版本。因为这两个条件都是True。但正如你所说，第一个赋值被覆盖了。如何防止这种情况下的覆盖？

分配后的输出应该是这样的：

B = np.array([[2, 4, 2, 4, 2],
[2, 4, 2, 4, 1],
[2, 4, 2, 4, 1],
[2, 4, 2, 4, 2],
[1, 2, 1, 2, 1]])

我想一个好方法是使用for循环，因为如果有1，我想检查矩阵F中的所有数组条目。但我认为如果我使用np.add函数，我会再次覆盖

Answer 1

您在第二个if中覆盖B，因此之前的任何值都将被擦除。不确定你试图在代码中实现什么，但你不想要这样的东西吗：

B = np.add(M_shift, B)

或

intermediateVal = np.add(M_shift, F)
B = np.add(B, intermediateVal)