在遮罩数组中使用numpy数组时尺寸丢失

Question

我有一个Masked数组和一个包含3维值的Numpy布尔数组。但是，当我在蒙版数组中使用numpy数组的索引时，会导致尺寸丢失。我不知道原因：

Masked_array = [[[--, 1, --],
                 [--, 1, --],
                 [--, 1, --]]]

运行此行给了我

masked_array = masked_array.mask
mm = ~np.logical_and.accumulate(masked_array)
list(masked_array[mm])

输出为[1, 1, 1] 代替[[1] [1] [1]] 我无法理解该错误，并尝试了各种方法。 您能帮我澄清一下疑问吗？谢谢

Answer 1

在使用具有相同形状的蒙版对2D数组进行索引时，会得到一个1D数组：

a = np.random.random((4,4))
a[np.random.choice([True,False], (4,4))].shape
# (7,)

不保留原始形状，因为布尔索引的结果是您可能会得到一个锯齿状的数组，numpy不支持该数组。因此，默认情况下，就像上面的示例一样，它只会为您拉平结果。

如果您知道自己将因此为一列编制索引，并且想要保留2D形状，则可以随时添加新轴：

a = np.array([[[0, 1, 0],
                 [0, 1, 0],
                 [0, 1, 0]]])

masked_array = np.ma.masked_array(a, a==0)

mask = masked_array.mask
mm = ~np.logical_and.accumulate(mask)

masked_array[mm,None].data
array([[1],
       [1],
       [1]])

尽管如上所述，您总是会得到一个受挤压的阵列，必须根据需要对其进行重塑。