numpy - 如何使用 Numpy 屏蔽数组的一部分？

Question

我想要做的是“屏蔽” j 数组的子集元素，来自范围 0至 k .例如。对于这个数组:

[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5]

掩盖它变成的前 2 个元素

[NaN, NaN, 0.3, 0.4, 0.5] 

masked_array 支持这个操作吗？

Answer 1

In [51]: arr=np.ma.array([0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5],mask=[True,True,False,False,False])

In [52]: print(arr)
[-- -- 0.3 0.4 0.5]

或者，如果你已经有一个 numpy 数组，你可以使用 np.ma.masked_less_equal (有关用于屏蔽特定元素的各种其他操作，请参阅链接):

In [53]: arr=np.array([0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5])

In [56]: np.ma.masked_less_equal(arr,0.2)
Out[57]: 
masked_array(data = [-- -- 0.3 0.4 0.5],
             mask = [ True  True False False False],
       fill_value = 1e+20)

或者，如果您想屏蔽前两个元素:

In [67]: arr=np.array([0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5])

In [68]: arr=np.ma.array(arr,mask=False)

In [69]: arr.mask[:2]=True

In [70]: arr
Out[70]: 
masked_array(data = [-- -- 0.3 0.4 0.5],
             mask = [ True  True False False False],
       fill_value = 1e+20)