在处理大数据集时，numpy.where可能会占用大量的内存。为了节省内存，可以考虑使用numpy的条件索引来代替numpy.where。

条件索引是指利用布尔数组来索引数组的方法。通过将条件表达式应用于数组，可以创建一个布尔数组，其中元素值为True或False。然后，可以使用布尔数组来索引原始数组，仅选择满足条件的元素。

以下是使用条件索引来代替numpy.where的代码示例：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用numpy.where
result_where = np.where(arr > 3, arr, 0)
print(result_where)  # [0 0 0 4 5]

# 使用条件索引
result_conditional_indexing = arr * (arr > 3)
print(result_conditional_indexing)  # [0 0 0 4 5]

在这个示例中，我们使用了一个条件表达式arr > 3，它返回一个布尔数组，表示数组arr中哪些元素大于3。然后，我们将这个布尔数组应用于原始数组arr，并将满足条件的元素保留下来，其他元素设为0。这样就实现了与numpy.where相同的功能，但不需要额外的内存。

值得注意的是，条件索引仅适用于选取满足条件的元素，而不适用于替换元素。如果需要替换元素，仍然需要使用numpy.where。