numpy 掩码不变形 - Python

当我们使用 NumPy 数组进行数据处理时，场景中经常存在无效或缺失的数据。为了处理这类数据，我们可以使用掩码数组（也称作蒙版数组）。掩码数组是与原始数组形状相同的布尔类型数组，它指定了哪些元素是有效值或无效值。这种方法的优点是掩码数组可以与原始数组的形状完全相同，从而方便了数据分析和可视化。

创建掩码数组

我们可以使用 numpy.ma 模块中的函数来创建掩码数组。下面的例子展示了如何从原始数组创建掩码数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, -999, 5, -999])
mask = np.ma.array(arr, mask=(arr == -999))

上面的代码将原始数组 arr 中的 -999 标记为掩码值。我们使用 mask 参数来指定掩码数组。这个参数的值是一个 bool 类型的数组，其中 True 表示掩码值。

我们也可以手动创建掩码数组，如下所示：

mask = np.ma.array([False, False, False, True, False, True])

访问掩码数组

和原始数组一样，掩码数组也有形状和元素类型。我们可以使用以下代码行来访问掩码数组的基本属性：

mask.shape  # 访问掩码数组的形状
mask.dtype  # 访问掩码数组的元素类型

掩码数组的元素可以使用下标或切片访问。但是，与原始数组不同，掩码数组的元素可能是有效值或无效值。我们可以使用以下代码来访问掩码数组的有效元素：

mask[~mask.mask]  # 访问掩码数组中的有效值

~mask.mask 这个表达式返回仅包括有效值的掩码数组。我们可以通过以下代码来访问掩码数组的空值：

mask[mask.mask]  # 访问掩码数组的无效值

上面的表达式返回仅包括空值的掩码数组。

运算掩码数组

掩码数组和普通数组一样，支持基本运算和数组运算。例如，我们可以使用以下代码将两个掩码数组相加：

mask1 = np.ma.array([1, 2, 3, -999, 5, -999], mask=(arr == -999))
mask2 = np.ma.array([1, 2, 3, 4, 5, 6], mask=(mask1.mask))
result = mask1 + mask2

注意，当使用二进制运算符构造新的掩码数组时，掩码数组的元素必须在相应的位置上至少一个为 True。否则，结果将是一个普通的 NumPy 数组。

总结

掩码数组是 NumPy 数组处理实践中的重要工具。它可以帮助我们处理缺失数据的情况，进而方便我们进行数据分析和可视化。本文介绍了掩码数组的基础知识，希望对读者有所帮助。