masked-array

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目前我有一個代碼檢查數組中的給定元素是否等於0，如果是，則將值設置爲'level'值（temp_board是2D numpy數組，indices_to_watch包含應該觀察的2D座標爲零）。 indices_to_watch = [(0,1), (1,2)] for index in indices_to_watch: if temp_board[index] == 0:

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我怎麼能掩蓋numpy的記錄數組的元素？

我知道如何創建一個屏蔽數組，我想用掩蔽在記錄陣列，這樣我可以使用命名屬性訪問這些數據。掩蔽似乎「丟失」當我創建一個蒙面陣列的記錄陣列： >>> data = np.ma.array(np.ma.zeros(30, dtype=[('date', '|O4'), ('price', '<f8')]),mask=[i<10 for i in range(30)]) >>> data masked_

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在多維上平均numpy蒙面陣列

可以計算多維維度上numpy數組的平均值，如例如。 my_ndarray.mean(axis=(1,2))。然而，似乎不具有屏蔽數組工作： >>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(0, 10, (2, 2, 2)) >>> a array([[[0, 9], [2, 5]], [[8, 6],

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如何屏蔽多列上的numpy結構數組？

我有一個D型，如numpy的結構數組： A = numpy.empty(10, dtype=([('segment', '<i8'), ('material', '<i8'), ('rxN', '<i8')])) 我知道我可以創造一個面具如： A[A['segment'] == 42] = ... 有沒有一種方法來創建多個列的面具？例如（我知道這是不行的，但我希望它做的）： A[A['se