Python numpy掩码数组初始化

Question

在我的工作中，我经常使用掩码数组，但是我遇到的一个问题是初始化掩码数组有点繁琐。具体而言，ma.zeros()和ma.empty()返回的掩码数组的 掩码与数组维度不匹配。 我需要这样做的原因是，如果我不给数组的特定元素赋值，它将默认为掩码状态。

In [4]: A=ma.zeros((3,))
...
masked_array(data = [ 0.  0.  0.],
             mask = False,
       fill_value = 1e+20)

我可以随后分配这个掩码：

In [6]: A.mask=ones((3,))
...
masked_array(data = [-- -- --],
             mask = [ True  True  True],
       fill_value = 1e+20)

但是为什么我要使用两行代码来初始化数组呢？相反，我可以忽略ma.zeros()的功能，在一行中指定掩码和数据：

In [8]: A=ma.masked_array(zeros((3,)),mask=ones((3,)))
...
masked_array(data = [-- -- --],
             mask = [ True  True  True],
       fill_value = 1e+20)

但我认为这也很笨重。我已经仔细查看了numpy.ma文档，但我找不到一个简洁的方法来处理这个问题。我有没有错过什么明显的东西？

- Thom Chubb

Answer 1

好的，ma.zeros 中的掩码实际上是一个特殊常量 ma.nomask，它对应于 np.bool_(False)。它只是一个占位符，告诉 NumPy 掩码还没有被设置。使用 nomask 实际上会显著加速 np.ma：如果我们预先知道没有掩码值，就不需要跟踪掩码值的位置。

最好的方法是如果不需要设置掩码，则不要明确设置掩码，让 np.ma 在需要时设置（例如，当您试图对负数取对数时）。

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附注1：要将掩码设置为与输入相同形状的 False 数组，请使用：

np.ma.array(..., mask=False)

这更容易输入。请注意，这实际上是Python的False而不是np.ma.nomask... 同样地，使用mask=True强制所有输入都被屏蔽（即，mask将是一个bool ndarray，其中每个值都为True，与data具有相同的形状）。

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附注2： 如果您需要在初始化后设置掩码，则不应该使用分配给.mask，而应该分配给特殊值np.ma.masked，这样更安全：

a[:] = np.ma.masked

- Pierre GM

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嗨，Pierre，感谢您的回复。在我的应用程序中，我总是希望有一个掩码，以便如果我最终没有分配给索引，则默认情况下仍然被掩码覆盖（我已编辑我的问题以更好地反映这一点）。您的“旁注”似乎正是我一直在寻找的！ - Thom Chubb

Answer 2

很遗憾，你的第二个侧注建议对于一个具有多个维度的数组是不适用的：

a = ma.zeros( (2,2) )
a[0][0] = ma.masked
a
masked_array(data =
 [[ 0.  0.]
 [ 0.  0.]],
         mask =
 False,
   fill_value = 1e+20)

和 OP 一样，我也没有找到一个简洁的方法来解决这个问题。掩码整行将正确初始化掩码：

 a[0] = ma.masked
 a
 masked_array(data =
 [[-- --]
 [0.0 0.0]],
             mask =
 [[ True  True]
 [False False]],
       fill_value = 1e+20)

但如果这不是你想做的事情，那么你就需要执行a[0] = ma.nomask来撤销它。在a = ma.zeros((2,2))之后立即执行a[0] = ma.nomask是没有任何效果的。

- pkeller

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我不确定这里到底发生了什么，但答案可能在“基本”和“高级”索引之间的差异中： http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html1）如果您分配a [0,0] = ma.masked，您会发现它按预期工作。2）如果您以您所做的方式分配值（例如a [0] [0] = 1.），则它会按预期工作。我不确定为什么在分配特殊值和浮点数之间的行为会有所不同。 - Thom Chubb