masked-array

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は私が x = array([[1,2],[2,3],[3,4]]) のようなものは、以前は私の仕事ではこれまでのところ、私は mask = [False,False,True] のようなものを探して終わるのマスクを生成見える座標の2次元配列を持っていると言いますこのマスクを2D座標ベクトルに使用しようとすると、エラーが発生します。 newX = np.ma.compressed(np.ma.ma

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のpython - 私は、関数などの内部マスクされた配列の一部を変更する必要がある機能

内部のマスクされた配列の一部を変更します。 import numpy.ma as ma arr_2d = ma.masked_all((5,5)) arr_3d = ma.masked_all((5,5,5)) arr_3d[0,1] = 5 def func1(arr, val): arr[:] = val は十分にシンプルに見えますが、その後... >>> func1

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マスクされたnumpy配列の値を置き換えないでください

私はfollを持っています。シェイプ（50,360,720）を持つarrというnumpyのマスクされた配列： masked_array(data = [[-- -- -- ..., -- -- --] [-- -- -- ..., -- -- --] [-- -- -- ..., -- -- --] ..., [-- -- -- ..., -- -- --] [-- -- -- ...

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別のリストから 'numpy.masked_where'を条件付きで使用するPythonヘルプ

私は天文観測シミュレーションを書いています。私は、24時間あたり1つの測定されたデータ配列があります。 data = [0,1,2,3,4] をそして私は、24時間以内にクラウド/雨の分である配列を持っている最も近い時間に丸め： weather = [0,60,120,180,0] マスク配列を使用して天気配列の値に基づいてデータ配列の値を非表示にしたいとします。マスキングは、プロッティン

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K平均色クラスタリングを意味する - マスクされたnumpy配列を持つ背景ピクセルを省略する

私はK平均クラスタリングを使用していくつかの画像の3つの支配的な色を見つけようとしています。私が直面している問題は、K-meansが画像の背景もクラスタリングするということです。私はPython 2.7とOpenCV 3を使用していますすべての画像は、次のRGBカラーの同じ灰色の背景を持っています：150,150,150。 K平均が背景色をクラスタリングするのを避けるために、元の画像配列からすべ

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マスクされた配列を与えたときにnumpyの合計と平均値関数の戻り値の型が異なるのはなぜですか？私は次の問題に遭遇してきたPythonパッケージのデバッグ

： >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a=ma.array([1,2]) >>> np.mean(a) masked_array(data = 1.5, mask = False, fill_value = 1e+20) ：私はマスクされた配列を持つ関数を意味するnumpyのを養う病的な場

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配列内の現在の値を存在しない配列に効率的に「伸ばす」

ここで、 'absent'はnanまたはnp.maskedのいずれかを意味することがあります。例えば： >>> from numpy import nan >>> do_it([1, nan, nan, 2, nan, 3, nan, nan, 4, 3, nan, 2, nan]) array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 2, 2]) # each

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グリッドデータを使用してグリッド化されたマスクされた配列をプロットする

私は衛星データの2D配列と、各ピクセルの緯度と経度を示す2つの対応する2D配列を持っています。データ配列はマスクされた配列です。私はpcolormeshを使用してそれをプロットすると、それは次のようになります。 m.pcolormesh(lon, lat, data) 私はグリッドに0.25x0.25度グリッドへのこのデータをしようとしています。 lonGrid = arange(0, 3

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スキマージの輪郭からマスクを作成する

私は輪郭が見つかった画像をskimage.measure.find_contours()としましたが、今度は最大の閉じた輪郭の外にあるピクセルのマスクを作成したいと思います。どのようにこれを行うにはどのようなアイデア？マニュアルに例を変更：ここ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import mea

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"numpy.ma.compressed"操作を反転する

圧縮されたマスクされた配列と対応するマスクから配列を作成したいと思います。その一例でこれを説明するのが容易： >>> x=np.ma.array(np.arange(4).reshape((2,2)), mask = [[True,True],[False,False]]) >>> y=x.compressed() >>> y array([ 2, 3]) 今、私はマスクされた値は、（例