Python numpy蒙面數組初始化

Question

我在工作中一直使用蒙面數組，但我遇到的一個問題是蒙面數組的初始化有點笨重。具體來說，ma.zeros（）和ma.empty（）會返回帶有掩碼的掩碼數組，該掩碼與數組維度不匹配。我想這樣做的原因是，如果我不分配給我的數組的特定元素，它默認情況下會被屏蔽。

In [4]: A=ma.zeros((3,)) 
... 
masked_array(data = [ 0. 0. 0.], 
      mask = False, 
     fill_value = 1e+20) 

我可以隨後分配面膜：

In [6]: A.mask=ones((3,)) 
... 
masked_array(data = [-- -- --], 
      mask = [ True True True], 
     fill_value = 1e+20) 

但是爲什麼我應該用兩條線來初始化和數組？或者，我可以忽略ma.zeros（）功能，並指定在同一行的面具和數據：

In [8]: A=ma.masked_array(zeros((3,)),mask=ones((3,))) 
... 
masked_array(data = [-- -- --], 
      mask = [ True True True], 
     fill_value = 1e+20) 

但我想這也是笨重。我瀏覽了numpy.ma文檔，但我找不到處理這個問題的簡單方法。我錯過了明顯的東西嗎？

Answer 1

那麼，ma.zeros中的面具實際上是一個特殊的常數，ma.nomask，對應於np.bool_(False)。這只是一個佔位符，告訴NumPy面具尚未設置。 使用nomask實際上顯着加快了np.ma：如果事先知道沒有，則不需要跟蹤掩碼值的位置。

最好的辦法是不要明確地設置你的面具，如果你不需要它並且在需要的時候讓np.ma設置它（也就是說，當你最終嘗試取一個負數的日誌時）。

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邊注1：在面罩設置爲False的陣列相同的形狀作爲輸入，使用

np.ma.array(..., mask=False) 

這更容易一些。請注意，它實際上是Python False，而不是np.ma.nomask ...同樣，使用mask=True強制屏蔽所有輸入（即mask將爲bool ndarray滿True，形狀與data相同）。

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邊注2： 如果您需要設置初始化後的面具，你不應該使用賦值.mask，但分配到特殊值np.ma.masked，它的安全：

a[:] = np.ma.masked 

Answer 2

不幸的是你的旁註爲超過一維數組＃2推薦遊：

a = ma.zeros((2,2)) 
a[0][0] = ma.masked 
a 
masked_array(data = 
[[ 0. 0.] 
[ 0. 0.]], 
     mask = 
False, 
    fill_value = 1e+20) 

像OP，我還沒有找到一個整潔的WA在這附近。屏蔽一整排會正確初始化面膜：

a[0] = ma.masked 
a 
masked_array(data = 
[[-- --] 
[0.0 0.0]], 
      mask = 
[[ True True] 
[False False]], 
     fill_value = 1e+20) 

但如果這是不是你想要做的，那麼你必須做a[0] = ma.nomask撤消它是什麼。在a = ma.zeros((2,2))之後立即執行a[0] = ma.nomask不起作用。