如何正确地对一个numpy的二维数组进行掩码处理？
假设我有一个二维坐标数组，看起来像这样 x = array([[1,2],[2,3],[3,4]]) 在我的工作中，之前我生成了一个掩码，它看起来像这样 mask = [False,False,True] 当我尝试将此掩码应用于二维坐标向量时，我会得到一个错误newX = np.ma....
为什么Numpy的掩码数组很有用？
我一直在阅读遮蔽数组文档，但很困惑——MaskedArray与仅维护值数组和布尔掩码有何不同？能否给出一个使用MaskedArray更方便或更高效的例子呢？ 6/5更新： 为了更明确我的问题，这里是使用MaskedArray的经典示例：>>>data = np.arang...
如何在多列上对numpy结构化数组进行屏蔽？
我有一个numpy结构化数组，其数据类型为：A = numpy.empty(10, dtype=([('segment', '<i8'), ('material', '<i8'), ('rxN', '<i8')])) 我知道我可以创建一个如下的遮罩：A[A['segment'...
xarray如何在保留整数数据类型的情况下使用掩码数组？
目前，我的代码使用了大量多维dtype的结构化掩码数组，其中有数十个字段和许多千字节的项目大小。看起来xarray可能是一个很好的替代方案，但当我尝试传递一个掩码数组时，它会将其dtype更改为float： In [137]: x = arange(30, dtype="i1").resha...
从skimage轮廓创建掩模
我有一张图片，使用skimage.measure.find_contours()找到了轮廓，现在我想为完全位于最大封闭轮廓之外的像素创建一个蒙版。您有任何想法如何实现吗？ 修改文档中的示例： import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl...