masked-array

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距離の2次元配列が与えられた場合、argsortを使用してインデックス配列を生成します。最初の要素は行の最小値のインデックスです。索引付けを使用して最初のK列のみを選択します。ここではK = 3です。私は、やりたい何 position = np.random.randint(100, size=(5, 5)) array([[36, 63, 3, 78, 98], [75, 86, 6

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マスクされた配列の値をnumpyでどのように変更できますか？

私のコードでは、マスクされた配列の値を変更しようとしていますが、Pythonではこれを無視しているようです。私はこれが、値のコピーではなく値のコピーを変更しているかのように、メモリが配列に格納されている方法と関係があると考えていますが、これを解決する方法を十分に分かっていませんそれ。ここでは、私が何をしようとしているの簡易版である： x = np.zeros((2,5)) # create 2D

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Matplotlib - ma.masked.whereメソッドを使用した線の接続

私はnumpy.ma.maskedメソッドを使用して特定の条件で線をプロットしていますが、すべての連続線を接続したいと思います。たとえば、このコードを使用： import pylab as plt import numpy as np x = np.linspace(0,10,100) y = -1.0 + 0.2*x plt.plot(x,np.ma.masked_greater_equ

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numpyでマスクされた2つのベクトルのドット積が、奇妙な形状の配列を返すのはなぜですか？

私は次のコードを持っている：result.data.shapeが与える masked_array(data = 24.681441709536468, mask = False, fill_value = 1e+20) ： () 私はそれを変換した値にアクセスすることができます result = np.ma.dot(array1, masked_array2)

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numpy masked_array maskがタイプを変更する

np.ma.masked_equalまたはmasked_valuesは、値が配列ではなくスカラーである場合、Falseのマスクを作成しないという点で少し驚いています。例： y = np.arange(10) yy = np.ma.masked_equal(y,0) は y = np.arange(1,10) yy = np.ma.masked_equal(y,0) スカラーFalse

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の操作は無効な値がnumpyの<a href="https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/maskedarray.generic.html#operations-on-masked-arrays" rel="nofollow noreferrer">operations on numpy arrays</a>にマスクされたアレイ上の文書から

をマスクし提供します： numpy.maモジュールが最もufuncsの特定の実装が付属しています。単項およびバイナリ（ログや除算など）の有効性ドメインを持つ関数の入力がマスクされているか、妥当性ドメインから外れたときにマスクされた定数を返します。例えば： ma.log([-1, 0, 1, 2]) masked_array(data = [-- -- 0.0 0.69314718056],

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マスクされた配列のnumpy.medianの予期しない動作

numpy.ma.masked_array（）で作成されたマスクされた配列のnumpy.median（）の動作に関する質問があります。は、私は自分のコードをデバッグするからわかるてきたように、numpy.medianは（）答えて（問題の定義についてUsing numpy.median on a masked arrayを参照してください）マスクされた配列で期待どおりに動作しませんでした：説明

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numpyのマスク配列で効率的なメモリ使用

X（おおよそ（1e3,1e3,1e3））があります。Xの操作を行いたい場合、0番目の軸の特定の要素を含めます。第1軸と第2軸）。すなわち、（時には）マスクを出し入れしたい（1e3,1e3）個の要素があります。最も簡単な方法は、 Z = np.zeros_like(X, dtype=bool) # assume `inds` is some indexing array which will t

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np.arrayを使用してNaNを生成するPythonマスクされた配列

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N

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Numpysマスクされた配列で非マスク値を取得

netCDF4ファイルからデータを抽出しようとしています。これらには、Numpyライブラリの一部である "MaskedArrays"が含まれています。マイデータは含ま：緯度、経度、日と値（異なるファイル上に分離します）。さらに、さまざまな理由（測定やその他の理由なし）で有効でない緯度/経度を示すマスク。私のデータは、（マスクされたデータのための）次のようになります。私はマスクされていないだけ