masked-array

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我已導入具有numpy masked陣列的遞增整數格式的數據。掩蔽元件是不規則的，而不是重複，例如打印它產生： masked = [0,1,--,3,--,5,6,--,--,9,--] 我有遞增不從零開始編號的另一個列表，並且具有不規則的間隙和距離masked不同尺寸： data = [1,3,4,6,7,9,10] 我想如果它的值是masked 一個蒙面元素去除的 data任何元素所以，我得

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在Numpys Masked陣列中獲取非屏蔽值

我試圖從netCDF4文件中提取數據。這些包含作爲Numpy庫的一部分的「MaskedArrays」。我的數據包括：緯度，經度，天和值（在不同的文件分開）。此外還有一個掩碼，顯示哪些緯度/經度因各種原因（無測量或其他原因）無效。我的數據看起來像這樣（的屏蔽數據）： masked_array( data = [[[-- -- -- ..., -- -- --] .

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np.where和屏蔽數組

我正在使用屏蔽數組感謝我在stackoverflow上獲得的一些幫助，但是我遇到了屏蔽數組的np.where評估問題。我屏蔽數組是： m_pt0 = np.ma.masked_array([1, 2, 3, 0, 4, 7, 6, 5], mask=[False, True, False, False, False, False, False, Fa

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K均值顏色聚類 - 省略背景像素與蒙面numpy陣列

我試圖找到使用K均值聚類的幾個圖像的3個主色。我面臨的問題是K-means也聚集了圖像的背景。我正在使用Python 2.7和OpenCV 3 所有圖像都具有以下RGB顏色的相同灰色背景：150,150,150。爲了避免K-means對背景顏色進行聚類，我創建了一個蒙版數組，掩蓋了來自原始圖像數組的所有'150'像素值，理論上只留下數組中的非背景像素以供K-Means使用。但是，當我運行我的腳本時

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Numpy masked_array sum

我期望一個完全屏蔽的數組的求和結果爲零，但會返回「被屏蔽」的結果。我怎樣才能讓函數返回零？ >>> a = np.asarray([1, 2, 3, 4]) >>> b = np.ma.masked_array(a, mask=~(a > 2)) >>> b masked_array(data = [-- -- 3 4], mask = [ True True False Fa

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如何有效地「拉伸」數組中的當前值而不使用缺省值

其中「缺席」可以表示nan或np.masked，取其中最容易實現的值。例如： >>> from numpy import nan >>> do_it([1, nan, nan, 2, nan, 3, nan, nan, 4, 3, nan, 2, nan]) array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 2, 2]) # each nan is repla

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Matplotlib - 連接使用ma.masked.where方法的線

所以我使用numpy.ma.masked方法在一定條件下繪製線條，但我想連接所有連續的線。例如，使用此代碼： import pylab as plt import numpy as np x = np.linspace(0,10,100) y = -1.0 + 0.2*x plt.plot(x,np.ma.masked_greater_equal(y,0)) plt.plot(x,np.

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爲什麼numpy中兩個蒙板矢量的點積返回一個形狀奇怪的數組？

我有以下代碼： result = np.ma.dot(array1, masked_array2) 其中給出這樣的事情： masked_array(data = 24.681441709536468, mask = False, fill_value = 1e+20) result.data.shape給出： () 我可以將其轉換訪問值浮動，就像 float(r

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numpy masked_array mask更改類型

如果值不在數組中，則np.ma.masked_equal或masked_values不會創建False的掩碼，而是標量。實施例： y = np.arange(10) yy = np.ma.masked_equal(y,0) 產生掩蔽陣列枝條掩模爲10個假值的陣列，而 y = np.arange(1,10) yy = np.ma.masked_equal(y,0) 產生具有設置爲標量假

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numpy.median在屏蔽陣列上的意外行爲

我有一個問題，有關numpy.median（）在numpy.ma.masked_array（）創建的屏蔽陣列上的行爲。在我從調試自己的代碼的理解，numpy.median（）無法如預期那樣對蒙面陣列（見Using numpy.median on a masked array對這個問題的定義）答案提供的工作是：說明：如果我沒有記錯，np.median不支持子類，所以無法在np.ma.Maske