masked-array

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Invertierung der Operation "numpy.ma.compressed"

Ich möchte ein Array aus einem komprimierten maskierten Array und einer entsprechenden Maske erstellen. Sein leichter erklären dies mit einem Beispiel: >>> x=np.ma.array(np.arange(4).reshape((2,2)), m

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Aufruf `numpy.where` auf ein` masked_array`

Hier ist ein Beispiel: import numpy from numpy import arange, where from numpy.ma import masked_array a = masked_array(arange(10), arange(10) < 5) print(where((a <= 6))[0]) Erwartete Ausgabe: [

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numpy.ma (maskiert) Array bedeuten Methode inconsitent Rückgabetyp

habe ich bemerkt, dass die numpy masked-array mean method kehrt verschiedenen Typen, wenn es sollte wohl nicht: import numpy as np A = np.ma.masked_equal([1,1,0], value=0) B = np.ma.masked_equal([1

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Wie maskiert man ein numpliges 2D-Array?

sagen, dass ich eine zweidimensionale Anordnung von Koordinaten, die bisher so etwas wie x = array([[1,2],[2,3],[3,4]]) Früher in meiner Arbeit sieht, habe ich eine Maske erzeugt, wie der Blick etwas

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Werte im maskierten Nummernfeld ersetzen funktioniert nicht

Ich habe die folgenden. maskiertes Array in numpy genannt arr mit Form (50, 360, 720): Es hat die fol. Daten in arr [0]: arr[0].data array([[-999., -999., -999., ..., -999., -999., -999.], [-9

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Durchschnittliches numpiges maskiertes Array über mehrere Dimensionen hinweg

Es ist möglich, den Durchschnitt eines numpligen Arrays über mehrere Dimensionen zu berechnen, wie z. my_ndarray.mean(axis=(1,2)). Aber es scheint nicht mit einem maskierte Array zu arbeiten: >>> impo