python - 合并两个 numpy 掩码数组的有效方法

Question

我有两个要合并的 numpy 掩码数组。我正在使用以下代码:

import numpy as np

a = np.zeros((10000, 10000), dtype=np.int16)
a[:5000, :5000] = 1
am = np.ma.masked_equal(a, 0)

b = np.zeros((10000, 10000), dtype=np.int16)
b[2500:7500, 2500:7500] = 2
bm = np.ma.masked_equal(b, 0)

arr = np.ma.array(np.dstack((am, bm)), mask=np.dstack((am.mask, bm.mask)))
arr = np.prod(arr, axis=2)
plt.imshow(arr)

问题是 np.prod() 操作非常慢(在我的电脑上是 4 秒)。有没有其他方法可以更有效地获取合并数组？

Answer 1

不要使用 dstack() 和 prod() 的最后两行，试试这个:

arr = np.ma.array(am.filled(1) * bm.filled(1), mask=(am.mask * bm.mask))

现在您根本不需要 prod()，并且完全避免分配 3D 数组。