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如何正确掩盖一个numpy的二维数组?

孟安民
2023-03-14
问题内容

假设我有一个二维坐标数组,看起来像

x = array([[1,2],[2,3],[3,4]])

到目前为止,在以前的工作中,我生成了一个面具,最终看起来像

mask = [False,False,True]

当我尝试在2D坐标矢量上使用此蒙版时,出现错误

newX = np.ma.compressed(np.ma.masked_array(x,mask))

>>>numpy.ma.core.MaskError: Mask and data not compatible: data size 
   is 6, mask size is 3.`

我想这很有道理。所以我尝试简单地使用以下掩码代替:

mask2 = np.column_stack((mask,mask))
newX = np.ma.compressed(np.ma.masked_array(x,mask2))

我得到的是接近:

>>>array([1,2,2,3])

达到我的期望(和想要):

>>>array([[1,2],[2,3]])

必须有一个更简单的方法来做到这一点?


问题答案:

这是你想要的?

import numpy as np
x[~np.array(mask)]
# array([[1, 2],
#        [2, 3]])

或者从numpy masked
array

newX = np.ma.array(x, mask = np.column_stack((mask, mask)))
newX

# masked_array(data =
#  [[1 2]
#  [2 3]
#  [-- --]],
#              mask =
#  [[False False]
#  [False False]
#  [ True  True]],
#        fill_value = 999999)


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