替换 numpy 掩码数组中的值 [英] Substituting values in a numpy masked array

问题描述

我正在尝试替换 numpy masked array 中的一些值，但是我的掩码被丢弃了:

将 numpy 导入为 npa = np.ma.array([1, 2, 3, -1, 5], 掩码=[0, 0, 0, 1, 0])[a <2] = 999

结果是:

masked_array(data = [999 2 3 999 5],掩码 = [假假假假假假]，填充值 = 999999)

但我想要的是:

masked_array(data = [999 2 3 -- 5],掩码 = [假假假假真假]，填充值 = 999999)

我做错了什么?我在 Ubuntu 13.10 上使用 Python 2.7 和 numpy 1.7.1

解决方案

我认为你没有正确地进行替换，试试这个:

<预><代码>>>>将 numpy 导入为 np>>>a = np.ma.array([1, 2, 3, -1, 5], 掩码=[0, 0, 0, 1, 0])>>>a.数据[a <2] = 999>>>一种masked_array(data = [999 2 3 -- 5],掩码 = [假假假假真假]，填充值 = 999999)

I'm trying to substitute some values in a numpy masked array, but my mask is being dropped:

import numpy as np
a = np.ma.array([1, 2, 3, -1, 5], mask=[0, 0, 0, 1, 0])
a[a < 2] = 999

The result is:

masked_array(data = [999 2 3 999 5],
mask = [False False False False False],
fill_value = 999999)

But what I want is:

masked_array(data = [999 2 3 -- 5],
mask = [False False False  True False],
fill_value = 999999)

What am I doing wrong? I'm using Python 2.7 and numpy 1.7.1 on Ubuntu 13.10

解决方案

I think you are not doing the substitution correctly, try this:

>>> import numpy as np
>>> a = np.ma.array([1, 2, 3, -1, 5], mask=[0, 0, 0, 1, 0])
>>> a.data[a < 2] = 999
>>> a
 masked_array(data = [999 2 3 -- 5],
         mask = [False False False  True False],
   fill_value = 999999)

这篇关于替换 numpy 掩码数组中的值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！