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python - 循环 clump_masked 索引

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 09:25:57 25 4
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我有一个数组y_filtered,其中包含一些屏蔽值。我想用我根据相邻值计算的某个值替换这些值。我可以使用 masked_slices = ma.clump_masked(y_filtered) 获取屏蔽值的索引。这将返回切片列表,例如[切片(194, 196, 无)]

通过使用 y_filtered[masked_slices],我可以轻松地从屏蔽数组中获取值,甚至可以循环遍历它们。但是,我还需要访问值的索引,因此我可以根据其邻居计算其新值。枚举(逻辑上)返回 0、1 等,而不是我需要的索引。

这是我想出的解决方案。

# get indices of masked data
masked_slices = ma.clump_masked(y_filtered)

y_enum = [(i, y_i) for i, y_i in zip(range(len(y_filtered)), y_filtered)]

for sl in masked_slices:
for i, y_i in y_enum[sl]:
# simplified example calculation
y_filtered[i] = np.average(y_filtered[i-2:i+2])

在我看来,这是非常丑陋的方法。我认为必须有更好的方法来做到这一点。有什么建议吗?

谢谢!

最佳答案

编辑:

我找到了一个更好的方法来实现我认为你想做的事情。此代码选取包含 5 个元素的每个窗口并计算其(屏蔽)平均值,然后使用这些值来填充原始数组中的空白。如果某个索引没有任何足够接近的未屏蔽值,它只会将其保留为屏蔽:

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

SMOOTH_MARGIN = 2
x = np.ma.array(data=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10],
mask=[0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0])
print(x)
# [1 -- 3 4 -- -- -- -- 10]

pad_data = np.pad(x.data, (SMOOTH_MARGIN, SMOOTH_MARGIN), mode='constant')
pad_mask = np.pad(x.mask, (SMOOTH_MARGIN, SMOOTH_MARGIN), mode='constant',
constant_values=True)
k = 2 * SMOOTH_MARGIN + 1
isize = x.dtype.itemsize
msize = x.mask.dtype.itemsize
x_pad = np.ma.array(
data=as_strided(pad_data, (len(x), k), (isize, isize), writeable=False),
mask=as_strided(pad_mask, (len(x), k), (msize, msize), writeable=False))
x_avg = np.ma.average(x_pad, axis=1).astype(x_pad.dtype)
fill_mask = ~x_avg.mask & x.mask
result = x.copy()
result[fill_mask] = x_avg[fill_mask]
print(result)
# [1 2 3 4 3 4 10 10 10]

(注意这里所有的值都是整数,因为x最初是整数类型)

原始发布的代码有一些错误,首先它在循环中读取和写入来自y_filtered的值,因此后面的索引的结果受到先前迭代的影响,这可以通过以下方式修复原始y_filtered的副本。其次,[i-2:i+2] 可能应该是 [max(i-2, 0):i+3],以便获得对称窗口始终从零或更晚开始。

<小时/>

你可以这样做:

from itertools import chain

# get indices of masked data
masked_slices = ma.clump_masked(y_filtered)
for idx in chain.from_iterable(range(s.start, s.stop) for s in masked_slices):
y_filtered[idx] = np.average(y_filtered[max(idx - 2, 0):idx + 3])

关于python - 循环 clump_masked 索引,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50395296/

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