Question

我创建了一个numpy蒙面数组，其shrink-option设置为False（应生成一个全尺寸的蒙版），然后检查蒙版的大小：

import numpy as np
import numpy.ma as ma
x = ma.array(range(10),shrink=False)
print 'mask size = ', np.array(x.mask).size

产生：mask size = 1，即掩码仍然是默认（收缩）标量掩码。

这是一个（已知）错误吗？

更新的似乎选项shrink=True也无法正常运行：

x = ma.array(range(3), mask=True, shrink=True)
x.__setmask__(ma.nomask)                    # remove the mask (should shrink now)
x.mask.size                                 # returns 3, so mask has not shrunk!
_ = x.shrink_mask()                         # enforce shrinking
x.mask.size                                 # returns 1, so only now it's OK

Answer 1

这里有一个误解：shrink选项标志可以防止在操作中压缩掩码，而不是在创建时。要获取显式掩码（作为一个充满False的布尔数组），请在创建时使用mask=False标志。不过，我同意它应该被视为一个错误。好的捕获。

当没有给出显式掩码时，默认值为nomask，一个对应于np.bool_(0)的特殊值：它是一个值为False的numpy布尔标量，就像任何numpy标量一样，shape ()，大小为1。

请注意mask=False和mask=nomask之间的区别：mask=False会将掩码创建为ndarray，其形状与数据相同但充满False（这是一个快捷方式）），mask=nomask只告诉np.ma未设置掩码（加速计算）。

Answer 2

尝试设置掩码（无论是False还是True）：

>>> np.ma.array(range(10), mask=False, shrink=False)
masked_array(data = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9],
             mask = [False False False False False False False False False False],
       fill_value = 999999)

>>> np.ma.array(range(10), mask=True, shrink=False)
masked_array(data = [-- -- -- -- -- -- -- -- -- --],
             mask = [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True],
       fill_value = 999999)

mask参数的默认值为nomask，但显然不生成任何掩码（因此没有任何内容可以“取消”）。请注意，为什么它仍然显示大小为1。

shrink-option不适用于numpy蒙面数组

2 个答案: