a
別の配列によって満たされた条件で配列をマスクする必要がありb
ます。
たとえば、 の値は、同じ位置の値が0 に等しいa
場合にのみ保持する必要があります。それ以外の場合は、 として返します。例えば:b
None
a = np.array([2, 2, 4, 0, 4, 3, 3, 3, 1, 2])
によってマスクされています
b = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 3, 0, 5, 0, 0])
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c: [2, 2, 4, None, 4, None, 3, None, 1, 2]
私が試してみました
to_change = np.ma.masked_where(travel_time!=0, new_subareas)
しかし、これは次を返します:
masked_array(data=[2, 2, 4, --, 4, --, 3, --, 1, 2],
mask=[False, False, False, True, False, True,
False, True, False, False],
fill_value=999999)
しかし、 の例のようなものを返すだけのものは見つかりませんc
。
numpy
これは非常に大きな配列の場合になるため、速度のために、forループまたはifステートメントの有無にかかわらず、完全に何かを行う必要があります。私は何が欠けていますか?