錯誤掩蓋2D numpy的陣列

的時候我不知道正確的術語是在這裏什麼，但我想在使用多個條件從幾個陣列一個numpy的陣列掩蓋了一些值。例如，我想查找並屏蔽X中的區域，其中數組t/l，lat2d，x和m滿足特定條件。所有陣列的形狀相同：（250,500）。我嘗試這樣做：錯誤掩蓋2D numpy的陣列

cs[t < 274.0 | 
    l > 800.0 | 
    lat2d > 60 | 
    lat2d < -60 | 
    (x > 0 & m > 0.8) | 
    (x < -25 & m < 0.2)] = np.nan

ufunc「bitwise_and」不支持輸入類型，並輸入無法根據鑄造規則被安全地強制轉換爲任何支持的類型「」安全「」。

我更換了&，|用和/或與得到了錯誤：

ValueError異常：具有多於一個元素的數組的真值是不明確的。使用a.any（）或a.all（）

任何想法如何在Python 3中做到這一點？

來源

2017-03-27 Shejo284

是陣列'L，T ，m，x，lat2d'固定？ – kmario23

是的，陣列是固定的。 – Shejo284

這僅僅是一個運算符優先級的事情：

cs[(t < 274.0) | 
    (l > 800.0) | 
    (lat2d > 60) | 
    (lat2d < -60) | 
    ((x > 0) & (m > 0.8)) | 
    ((x < -25) & (m < 0.2))] = np.nan

應該工作

來源

2017-03-27 07:50:30

這是非常整潔！ – kmario23

那麼括號是問題嗎？你能解釋一下你的（）與我的不同嗎？ – Shejo284

@ Shejo284我認爲它歸結爲按順序記住優先規則「PEMDAS」。因此，使用括號總是會使事情變得明確並具有更高的優先級（即先評估） – kmario23

你可以使用一個Python函數，然後應用在陣列上的功能做到這一點。

def cond(x): 
    if (np.all(t < 274.0) or np.all(l > 800.0) or np.all(lat2d > 60) or \ 
     np.all(lat2d < -60) or (np.all(x > 0) and np.all(m > 0.8)) or \ 
     (np.all(x < -25) and np.all(m < 0.2))): 
     return np.nan

然後在陣列上應用此功能：

cs[:] = np.apply_along_axis(cond, 0, cs)

來源

2017-03-27 07:38:39 kmario23

這是一個有趣的想法，但其他建議的解決方案工作和較少的代碼。欣賞提示雖然:-) – Shejo284

錯誤掩蓋2D numpy的陣列

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