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问Python，希望从蒙面数组中提取值，然后重新构建数组。
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Stack Overflow用户

提问于 2016-04-30 16:42:34

回答 3查看 6K关注 0票数 4

我目前正在写一些涉及我试图消除的噪音的东西，但为了做到这一点，我最初使用了掩码，但是我用掩码分析数据中断的方式。

掩蔽已经完成，我希望提取没有蒙面的数据，对此运行分析，然后用原始顺序重新构建数组。

array([[3, 0, 3],
       [6, 7, 2],
       [2, 5, 0],
       [2, 1, 4]])

制造面具

array([[-, -, -],
       [6, 7, 2],
       [-, -, -],
       [2, 1, 4]])

提取值

array([[6, 7, 2],
       [2, 1, 4]])

Do分析

重建阵列

array([[-, -, -],
       [6, 7, 2],
       [-, -, -],
       [2, 1, 4]])

我希望在处理1亿个数据点时能找到一种高效的方法。如有任何建议，敬请见谅。

numpy

python

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2016-04-30 17:03:24

你可以用

masked[~masked.mask] = analyzed.ravel()

将分析的值重新分配到蒙面数组。

import numpy as np

arr = np.array([[3, 0, 3],
                [6, 7, 2],
                [2, 5, 0],
                [2, 1, 4]])

masked = np.ma.masked_array(arr, mask=False)
masked.mask[::2, None] = True

extracted = np.ma.compress_rows(masked)

analyzed = extracted*10

masked[~masked.mask] = analyzed.ravel()

print(masked)

收益率

[[-- -- --]
 [60 70 20]
 [-- -- --]
 [20 10 40]]

票数 6

Stack Overflow用户

发布于 2016-04-30 17:06:40

蒙面数组有一个compress(ed)方法来提取未隐藏的值-作为一个一维数组(因为通常情况下掩蔽可能是不规则的)。但是，我不确定如何将新值返回原始值(或具有相同形状和掩码的数组)。(看上去unutbu已经覆盖了这一步)

许多蒙面方法使用filled()将数据临时转换为常规的numpy方法。例如，蒙版的sum可以用0替换蒙面值。有1s的产品。适当的填充值将与操作不同。

In [86]: Am=np.ma.masked_less(A,3)

In [87]: Am
Out[87]: 
masked_array(data =
 [[3 -- 3]
 [6 7 --]
 [-- 5 --]
 [-- -- 4]],
             mask =
 [[False  True False]
 [False False  True]
 [ True False  True]
 [ True  True False]],
       fill_value = 999999)

In [88]: Am.compressed()
Out[88]: array([3, 3, 6, 7, 5, 4])

In [89]: Am.filled(999)
Out[89]: 
array([[  3, 999,   3],
       [  6,   7, 999],
       [999,   5, 999],
       [999, 999,   4]])

对非蒙面值进行平方：

In [97]: Am[~Am.mask]=Am.compressed()**2

In [98]: Am
Out[98]: 
masked_array(data =
 [[9 -- 9]
 [36 49 --]
 [-- 25 --]
 [-- -- 16]],
             mask =
 [[False  True False]
 [False False  True]
 [ True False  True]
 [ True  True False]],
       fill_value = 999999)

In [99]: Am.data
Out[99]: 
array([[ 9,  0,  9],
       [36, 49,  2],
       [ 2, 25,  0],
       [ 2,  1, 16]])

票数 3

Stack Overflow用户

发布于 2016-04-30 17:23:51

如果不需要保留数组结构，只需使用以下命令即可提取值：

masked = ... # your masked array
valid_points = masked[~masked.mask]

或者如果一个简单的数组就足够了：

valid_points_simple_array = valid_points.data

现在这将是1D忽略了它以前的任何形状，因为NumPy无法知道它是否能够保持任何形状(因为每个维度都必须有相同数量的参数)。但是，如果您知道只想保留有效的行/列，则有一些函数，但一般来说，这只是重新调整数组的问题：

# Only complete rows were discarded
reshaped_valid = valid_points.reshape(masked.shape[0], valid_points.size / masked.shape[0])

或

# or in case for  columns
reshaped_valid = valid_points.reshape(valid_points.size / masked.shape[1], masked.shape[1])

只有当您只排除完整的行或列时，这才有效！不过，如果不需要数组的形状，就不要使用它。

然后，您可以使用reshaped_valid做任何您想做的事情，如果您做了任何更改，您可以简单地将它重新分配给原始数组：

masked[~masked.mask] = reshaped_valid # maybe you need to use .ravel() not sure...

很抱歉，迟到的答案和其他的答案可能更好，但我有一些网络连接问题，但我也不想放弃它.

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/36957520

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