尝试使用：

array[(array == [1, 0, 1]).all(axis=1)] = [1, 1, 1]

字符串

你的数组和搜索数组：

In [87]: arr = np.array([[1, 0, 1], 
    ...:                   [0, 0, 1], 
    ...:                   [1, 1, 0], 
    ...:                   [0, 0, 0], 
    ...:                   [1, 0, 1]])                                                  
In [88]: x = np.array([1,0,1])

字符串
对于（5，3）和（3，）形状，我们可以将其与以下进行比较：

In [89]: arr == x                                                                       
Out[89]: 
array([[ True,  True,  True],
       [False,  True,  True],
       [ True, False, False],
       [False,  True, False],
       [ True,  True,  True]])

型
这利用广播将x视为（1，3）。在其他情况下，我们可能需要调整阵列以进行适当的广播。
我们可以找到完全匹配的行，都是True：

In [90]: (arr == x).all(axis=1)                                                         
Out[90]: array([ True, False, False, False,  True])

型
如果我们使用这个布尔数组来索引arr的第一个维度，我们会得到[1，0，1]行：

In [96]: arr[(arr == x).all(axis=1)]                                                    
Out[96]: 
array([[1, 0, 1],
       [1, 0, 1]])

型
我们可以使用相同的索引来替换这些行的值（同样，这使用广播将（3，）数组放入（2，3）槽中：

In [97]: arr[(arr == x).all(axis=1)]=[1,1,1]                                            
In [98]: arr                                                                            
Out[98]: 
array([[1, 1, 1],
       [0, 0, 1],
       [1, 1, 0],
       [0, 0, 0],
       [1, 1, 1]])

型
这是numpy广播、索引和轴缩减的一个很好的练习。

np.sign()应该可以帮助您比较整行。

np.sign([1,0,1] - [1,0,1])  # returns 0

字符串
最好循环遍历数组检查np.sign(array[i]-array[j])。
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

假设你的数组只包含正值，并且你想在最后一个轴上进行比较，你可以执行以下操作：

(a - a[..., [0]]).sum(-1) == 0

字符串

Numpy中有一个名为array_equal的内置函数，用于比较两个数组是否相等。我想这就是你要使用的功能。
下面是它的文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html的数据。