问题标签 [masked-array]

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python - 生成具有最低 N 值位置的掩码数组,每行重置

给定一个二维距离数组,使用 argsort 生成一个索引数组,其中第一个元素是该行中最小值的索引。使用索引仅选择前 K 列,例如 K = 3。

然后我想做的是创建一个掩码数组,当应用于原始位置数组时,它只返回产生 k 个最短距离的索引。

我将这种方法基于我发现的一些适用于一维数组的代码。

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python - numpy 创建 nxn 数组的 nx2 点积 nxnx2 数组

我的目标是在模拟中为所有粒子创建一个粒子与每个其他粒子之间的角度的 nxn 数组。然后掩膜阵列可以选择特定视野中的所有粒子。

我的问题是如何逐行获取两个 nxn 数组(dx/距离和 dy/距离),并使用一行 nx2 向量的点积来生成一个粒子和每个其他粒子之间的 nx1 角度数组。对所有行重复此操作,并生成所有角度的 nxn 数组。

上下文 - 有 n 个位置 (x, y) 和速度 (x, y) 的粒子。每个粒子之间的偏移向量可以通过创建一个 nxn 数组 dx 和 nxn 数组 dy 来计算。偏移向量(从粒子 i 到粒子 j)是 (xi - xj, yi - yj),我们可以从 (dx, dy) 得到。创建单位向量分量 dx/distance 和 dy/distance。

示例数据:

形成偏移单位矢量分量:

下一步是在单位速度矢量和单位偏移矢量之间进行点积。这就是我卡住的地方。

下一步?我不知道如何对向量进行索引,以使 numpy 看起来像魔术一样完成所有工作。

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python - 用于掩码数组的 Numpy broadcast_to

我正在使用该np.broadcast_to函数来查看重构数组的视图,就像示例一样:

将一个掩码数组传递给这个函数会让我失去掩码:

如何获得以下视图?

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python-2.7 - 使用 logical_and 组合 numpy 掩码

我看到过类似的问题,但我仍在努力组合面具。

这是我的代码:

data是我想将组合掩码放在其中的数组。

当我绘制组合掩码时,它似乎忽略了 ,a.mask因为它返回的值远高于应有的值。即任何超过 200 的东西以前都被掩盖了,但它在这里返回到 300。

a.mask并且b.mask已经被定义和检查过,所以我认为问题出在组合上。它们都返回整数而不是我所追求的真/假值。

谢谢

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python - 使用 np.array 生成 NaN 的 Python 掩码数组

我正在尝试选择较大网格的子集来执行有限元分析以在两个数组之间进行迭代;一个掩码数组和一个未掩码数组,但我遇到了使用 np.arrays 时从掩码中出现 NaN 的问题。我最初在这里使用掩码来试图避免 包括 NaN == NaN (False) 等在内的 NaN 问题......但是当与 np.arrays 一起使用时,掩码本身似乎正在创建 NaN!

要迭代的坐标数组:

在坐标数组上应用掩码:

遍历坐标数组以进行屏蔽与未屏蔽比较:

^^没有来自array_group的NaN,但是.. ^^^

NaN 出现在此处的掩码 array_group2

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python - 使用 numpy 掩码数组和 imshow 绘制分段彩色图像

我是 numpy 的掩码数组数据结构的新手,我想用它来处理分段彩色图像。

当我使用 matplotlibplt.imshow( masked_gray_image, "gray")显示蒙版的灰色图像时,无效区域将显示为透明,这就是我想要的。但是,当我对彩色图像执行相同操作时,它似乎不起作用。有趣的是,数据点光标不会显示 rgb 值[r,g,b]而是 empty [],但仍然显示颜色值而不是透明的。

我做错了什么还是 matplotlib 中还没有提供imshow

这是一个示例图像: 这是一个示例图像:

[更新]:为了更清晰,对代码和图像进行了一些小改动......

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python - Numpy - 更多基于位置的数组修改

我有一个大型二维 numpy 数组,每个值都是 0 或 1。我想创建一个函数,将该数组作为输入,并返回一个大小相同的新数组,其中每个元素是基于上面、下面和任一侧的元素。返回的数组应该有 0 保持 0,如果有一个 1 在北方,每个 1 将获得 +1,对于右侧的 1,+2,对于下方的 1,+4,对于左侧的 1,+8。这些都是堆叠的,因此被 1 包围的 1 最终应该是 17。对角线无关紧要。使用显式按位运算(4 位,每个位对应一个方向以及其中是否有 1 或 0),这也可能会更快。

我希望尽快完成此操作。我玩了一个 for 循环,但它太慢了,而且我不明白 numpy 中的掩码足以使用它。

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python - 计算掩码数组中的掩码值

我有一个名为“掩码”的 numpy 掩码数组,我想知道如何计算掩码中 True 或 False 值的数量?

掩码变量是在遍历不同数据集时创建的,因此如果它适用于任何随机数组大小,将会很有帮助。

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python - 将掩码数组作为简单数组返回,掩码值为无

我需要a通过另一个数组满足的条件来屏蔽一个数组b

例如,a只有在相同位置的值等于 0 时才应保留 in 中的值b,否则返回为None. 例如:

被掩盖

返回

我努力了

但这会返回:

但是我找不到任何会返回类似于给出的示例的东西c

为了速度,我需要完全在numpy没有 for 循环或 if 语句的情况下完成一些事情,因为这将适用于非常大的数组。我错过了什么?

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python - 计算拆分列表中不同长度矩阵的均值、方差、协方差

我有一个包含 5 个值的数组,由 4 个值和一个索引组成。我沿着索引对数组进行排序和拆分。这导致我分裂具有不同长度的矩阵。从这里开始,我想计算每个拆分的第四个值的均值、方差和前 3 个值的协方差。我目前的方法适用于 for 循环,我想用矩阵运算替换它,但我正在为我的矩阵的不同大小而苦苦挣扎。

我当前的 for 循环如下所示:

我尝试使用掩码数组但没有成功,因为我无法以正确的形式将矩阵加载到掩码数组中。也许有人知道如何做到这一点或有不同的建议。