問題タブ [masked-array]

たとえば、次のように、複数の次元にわたって numpy 配列の平均を計算することができます。my_ndarray.mean(axis=(1,2)).

ただし、マスクされた配列では機能しないようです:

できれば通常の配列と同じくらい簡単に、複数の軸でマスクされた配列の平均を計算するにはどうすればよいですか?

（この回答で提案されているように、新しい関数を定義することを意味しないソリューションを使用したいと思います。）

numpy.searchsorted での面白い動作です。次のテストは失敗します。

配列の最後のエントリcは 34 で、その理由はわかりません。しかし、同様のもの、それは渡します：

ドキュメントについて、そのnumpy.array.searchsorted説明は次のように述べています。

v の対応する要素がインデックスの前に挿入された場合、a の順序が保持されるように、並べ替えられた配列 a のインデックスを見つけます。

マスクされた符号なし整数配列 および に関する奇妙な事実に出くわしましたnp.ma.argmax。

次の配列を検討してください。

結果を使用np.ma.argmaxすると、私が期待したものになります:

最後の行をマスクすると、結果が間違っています:

マスクされた行が最大だと思いますか？を 0 に変更しfill_valueましたが、結果は同じままです。マスクされた行が最大であるとまだ考えています。これは符号なし整数配列にのみ影響するようです。

ただし、正しい結果np.ma.MaskedArray.argmaxを返します。np.argmax

np.ma.argmaxここで正しいことをしていないのはなぜですか？私が見る限り、それはメソッド自体として定義されています。

標準の 2d numpy 配列があるとしましょう。それを my2darray と呼びましょう。この配列には、2 つの主要なセクションがあります。各列について、「scenario1」と「scenario2」を区切る特定の行があるとします。my2darray の上部セクションと my2darray の下部を表す 2 つのマスクされた配列を作成するにはどうすればよいですか。たとえば、上半分の平均と後半の平均を計算することに興味があります。1 つのアイデアは、my2darray と同じ形状のマスクを使用することですが、これはメモリの無駄のように思えます。より良いアイデアはありますか？長さが my2darray の行数 (この場合は 6) と等しいベクトルがあるとします。

私はnumpy 1.5.0でpython 2.6を使用しています

グリッドのないポイントのセットと、穴のあるグリッドがあります-NaNを含む配列で表されます(マスクされた配列?)。グリッドのないポイントをこのグリッドに「マッピング」してから、グリッドを横切って補間し、NaN 領域を境界として使用しようとしています。

griddata はこのデータを正常に補間しますが、NaN 値を無視し、NaN の「壁」の片側の値が反対側の値に影響します。（これが理にかなっていることを願っています）。

griddata に NaN を境界として強制し、NaN 領域の一方の側のポイントが他方に影響を与えないようにする方法があるかどうかは誰にもわかりませんか?

これまでのところ、私はこれを得ることができます:

左のプロットは、マスクされていない配列で実行された griddata であり、右のプロットは、マスクされた配列で実行された griddata です。補間がマスクされた領域を横切るのを見ないことを望んでいました。

これは単純化された例であり、私のマスクされた配列は実際にはもう少し複雑です (メッシュ/配列に一連の空白の島または「穴」があります)。この例）。

これは私がこれまでに持っているものです:

どんな助けでも大歓迎です！

FP

numpy masked-array mean メソッドは、おそらくすべきではない場合に異なる型を返すことに気付きました。

他のnumpy.ma.core.MaskedArray方法は一貫しているようです

誰かがこれを説明できますか？

更新：コメントで指摘されているように

次のような座標の 2 次元配列があるとします。

x = array([[1,2],[2,3],[3,4]])

これまでの私の仕事では、最終的に次のようなマスクを生成しました

mask = [False,False,True]

このマスクを 2D 座標ベクトルで使用しようとすると、エラーが発生します

これは理にかなっていると思います。そこで、代わりに次のマスクを単純に使用しようとしました。

そして、私が得るものは近いです:

>>>array([1,2,2,3])

私が期待する（そして欲しい）ものに：

>>>array([[1,2],[2,3]])

これを行う簡単な方法があるはずですか？

でこぼこしたマスクされたデータの配列があります：

ブール値のマスクされた配列である特定のタイプのデータのフラグがあります。

data[flag]私は次のようなことをして、次の出力を得たいと思っています:

これは、フラグが True であるデータ要素に対応します。代わりにこれを取得します：

わかりやすくするために、出力のマスクをコピーしませんでした。

必要なデータ (フラグの True 値に対応するデータ) を選択する限り、フラグのサイズの出力を使用してもかまいません。しかし、実際の出力でこれらの値が得られる理由がわかりません!