如何在numpy中更改掩码数组的值？

Question

如何在numpy中更改掩码数组的值？

6

在我的代码中，有一个地方我试图修改掩蔽数组的值，但是Python似乎没有响应。我认为这与数组存储内存的方式有关，好像我修改的是值的副本而不是值本身，但我对此了解不够，无法解决它。

下面是我正在尝试做的一个简化版本：

    x = np.zeros((2,5)) # create 2D array of zeroes
    x[0][1:3] = 5       # replace some values along 1st dimension with 5

    mask = (x[0] > 0)   # create a mask to only deal with the non negative values

    x[0][mask][1] = 10  # change one of the values that is non negative 

    print x[0][mask][1] # value isn't changed in the original array

这个的输出结果是：

5.0

当它应该是10时。

任何帮助都将不胜感激，理想情况下，这需要可扩展性（这意味着我不一定知道x的形状，或者值为非负数的位置，或者我需要修改哪个）。

我正在使用numpy 1.11.0，在Ubuntu 16.04.2上的python 2.7.12进行工作。

谢谢！

- Jesse Rio

尽可能使用一组索引括号，而不是多个，例如 x[0, 1:3]；x[0, mask]。但也要记住，使用布尔掩码进行索引会产生副本。 - hpaulj

3个回答

1

你所创建的不是真正的掩码数组：

x = np.zeros((2,5))
x[0][1:3] = 5
mask = (x[0] > 0)
mask
Out[14]: array([False,  True,  True, False, False], dtype=bool)

所以，这只是一个布尔数组。要创建掩码数组，您应该使用numpy.ma模块：

masked_x = np.ma.array(x[0], mask=~(x[0] > 0)) # let's mask first row as you did
masked_x
Out[15]: 
masked_array(data = [-- 5.0 5.0 -- --],
             mask = [ True False False  True  True],
       fill_value = 1e+20)

现在您可以更改掩码数组，相应地更改主数组：

masked_x[1] = 10.    
masked_x
Out[36]: 
masked_array(data = [-- 10.0 5.0 -- --],
             mask = [ True False False  True  True],
       fill_value = 1e+20)    
x
Out[37]: 
array([[  0.,  10.,   5.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.]])

请注意，在掩码数组中，无效条目标记为True。

- Vadim Shkaberda

他可以使用这个布尔数组作为掩码，而不需要使用np.ma.array步骤。他可能在宽泛地使用“掩码数组”这个术语。 - hpaulj

@hpaulj 可能吧。但我认为实现他想要的（通过掩码更改初始数组的值）最好的方法是实际上使用掩码数组。至少如果我正确理解问题的话。 - Vadim Shkaberda

理想情况下，我希望尽可能简单，意味着我有一个数组可供使用，然后通过掩码修改该数组，而不创建掩码数组的副本（就像numpy.ma模块所做的那样）。 @hpaulj的答案解决了我的问题，谢谢。 - Jesse Rio

@JesseRio 不用谢。但是掩码数组的好处在于它不会创建副本：masked_x.data.base is x; Out[12]: True。它创建了一个视图，其内存与x共享。 - Vadim Shkaberda

1

为了理解发生了什么，我建议阅读http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/ViewsVsCopies.html。

这归结于高级索引的误导性使用。以下语句是相同的，正如您所看到的，它直接使用掩码将x的元素设置为10。

x[0][mask] = 10
x[0,mask] = 10
x.__setitem__((0, mask), 10)

你正在做的是以下内容

x[0][mask][1] = 10
x[0,mask][1] = 10
x[0,mask].__setitem__(1, 10)
x.__getitem__((0, mask)).__setitem__(1, 10)

通过使用__getitem__() 创建副本

总之，您需要重新考虑如何使用不同的掩码修改该单个数字__setitem()__

- Manuel

谢谢！这正是我怀疑的，你提供的链接非常有见地。我已经接受了@hpaulj的答案，因为他也提供了一个解决方案。 - Jesse Rio

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- hpaulj · Accepted Answer

让我们将您的问题泛化一下:

In [164]: x=np.zeros((2,5))
In [165]: x[0, [1, 3]] = 5      # index with a list, not a slice
In [166]: x
Out[166]: 
array([[ 0.,  5.,  0.,  5.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

当索引发生在等号的右边时，它是 __setitem__ 的一部分，并作用于原始数组。无论使用切片、列表还是布尔掩码进行索引，这都是正确的。

但是，使用列表或掩码进行选择会产生一份副本。进一步的索引赋值只影响该副本，而不是原始数组。

In [167]: x[0, [1, 3]]
Out[167]: array([ 5.,  5.])
In [168]: x[0, [1, 3]][1] = 6
In [169]: x
Out[169]: 
array([[ 0.,  5.,  0.,  5.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

最好的方法是修改掩码本身：

In [170]: x[0, np.array([1,3])[1]] = 6
In [171]: x
Out[171]: 
array([[ 0.,  5.,  0.,  6.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

如果mask是布尔值，您可能需要将其转换为索引数组。

In [174]: mask = x[0]>0
In [175]: mask
Out[175]: array([False,  True, False,  True, False], dtype=bool)
In [176]: idx = np.where(mask)[0]
In [177]: idx
Out[177]: array([1, 3], dtype=int32)
In [178]: x[0, idx[1]]
Out[178]: 6.0

或者你可以直接调整布尔值

In [179]: mask[1]=False
In [180]: x[0,mask]
Out[180]: array([ 6.])

在处理大问题时，您需要注意索引产生视图并且是一个副本的情况。您需要熟悉使用列表、数组和布尔值进行索引，并理解如何在它们之间切换。