np.arrayを使用してNaNを生成するPythonマスクされた配列

Question

2つの配列間を反復処理するために、より大きなグリッドのサブセットを選択して有限要素解析を実行しようとしています。マスクされた配列とマスクされていない配列がありますが、np.arraysを使用すると、マスクから出現するNaNの問題が発生しました。私はもともとここでマスクを使用してを避けて NaN == NaN（False）などのNaN問題を回避しましたが、マスク自体はnp.arraysと併用するとNaNを作成しているようです！

反復処理する配列座標：

array = np.array(list(np.arange(5))*5).reshape(5,5) 
big_array = np.array([array,array,array]) 

座標アレイ上にマスクを適用する：

mask1 = np.ma.masked_array(big_array, mask = (big_array>2)) 
mask2 = np.ma.masked_array(big_array, mask = (big_array>3)) 

マスクされていない比較対マスクされたためにアレイを座標上に反復：array_groupから

for i in range(5): 
    for j in range(5): 
      array_group = np.array([ big_array[0,i,j], big_array[1,i,j] ]) 
      array_group2 = np.array([ mask1[0,i,j], mask2[1,i,j] ]) 
      print array_group 

^^なしのNaNしかし.. ^^^

 print array_group2 

マスクされた配列_group2のNaNが表示されますあなたのデータで

Answer 1

、あなたのmask1出力RE：

[[[0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --]] 

[[0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --]] 

[[0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --] 
    [0 1 2 -- --]]] 

少しダッシュがnan値が表示されるようになり、マスクされたデータです。 これを修正する方法については、これらのデータをどのように扱いたいかによって異なります。これらのダッシュを0、False、削除してください。