获取numpy 2D数组中包含非屏蔽值的第一行和最后一行和列的索引

Question

使用Python中的2D掩蔽数组，获取包含非掩蔽值的第一行和最后一行和列的索引的最佳方法是什么？

import numpy as np
a = np.reshape(range(30), (6,5))
amask = np.array([[True, True, False, True, True],
                  [True, False, False, True, True],
                  [True, True, True, False, True],
                  [True, False, False, False, True],
                  [True, True, True, False, True],
                  [True, True, True, True, True]])
a = np.ma.masked_array(a, amask)
print a
# [[-- -- 2 -- --]
#  [-- 6 7 -- --]
#  [-- -- -- 13 --]
#  [-- 16 17 18 --]
#  [-- -- -- 23 --]
#  [-- -- -- -- --]]

在本例中，我希望获得：

• 轴0的（0，4）（因为具有未屏蔽值的第一行为0，最后一行为4；第六行（第5行）仅包含屏蔽值）

[我想过也许结合numpy.ma.flatnotmasked_edges和numpy.apply_along_axis，没有任何成功...]

Answer 1

这里有一个基于artmax-

# Get mask for any data along axis=0,1 separately
m0 = a.all(axis=0)
m1 = a.all(axis=1)

# Use argmax to get first and last non-zero indices along axis=0,1 separately
axis0_out = m1.argmax(), a.shape[0] - m1[::-1].argmax() - 1
axis1_out = m0.argmax(), a.shape[1] - m0[::-1].argmax() - 1

Answer 2

IIUC你可以做：

d = amask==False #First know which array values are masked
rows,columns = np.where(d) #Get the positions of row and column of masked values

rows.sort() #sort the row values
columns.sort() #sort the column values

print('Row values :',(rows[0],rows[-1])) #print the first and last rows
print('Column values :',(columns[0],columns[-1])) #print the first and last columns

Row values : (0, 4)
Column values : (1, 3)

或

rows, columns = np.nonzero(~a.mask)
print('Row values :',(rows.min(), rows.max())) #print the min and max rows
print('Column values :',(columns.min(), columns.max())) #print the min and max columns

Row values : (0, 4)
Column values : (1, 3)