Question

说我有以下两个蒙版数组声明：

arr1 = ma.array([(1,2,"hello"),(10,20,"world!")],dtype=[("p1",int),("p2",float),("p3",object)])
arr1.mask["p1"][0] = True
arr1.mask["p2"][1] = True

arr2 = ma.array([(1,2,3),(10,20,30)],dtype=[("p1",int),("p2",float),("p3",int)])
arr2.mask["p1"][0] = True
arr2.mask["p2"][1] = True

你可以看到唯一的（轻微的？）区别是＆＃34; p3＆＃34; field是arr1的对象，arr2的int。

调用arr2[0]即可，并提供(--, 2.0, 3)。

但是，在屏蔽arr1的某些元素时，调用arr1[0]会出现以下错误：

*** ValueError: Setting void-array with object members using buffer.

显然，将一个字段声明为对象会引发一些麻烦，但我不知道为什么会这样。

你怎么看待这个问题，你会看到一些方法来规避这个问题，记住我真的需要访问＆＃39; arr1 [0]＆＃39;在那条路上？

非常感谢

埃里克

编辑：numpy版本＆lt; 1.8。我尝试使用最新版本（1.8），没关系。

Answer 1

创建这样的数组时，为每个dtype字段，you are actually creating a np.recarray或使用属性访问其字段的数组提供名称。

因此，要访问arr1的第一个字段，您应该这样做：

arr1['p1']
#masked_array(data = [-- 10],
#             mask = [ True False],
#       fill_value = 999999)

而不是arr1[0]。

编辑：2-D解决方案类似于：

b1m = np.array([[True, False, False],[False, True, False]])
b1 = np.ma.array([[1, 2, 'hello'],
                  [10, 20, 'world!']], mask=b1m, dtype=object)
b2m = np.array([[True, False, False],[False, True, False]])
b2 = np.ma.array([[1, 2, 3],
                  [10, 20, 30]], mask=b2m, dtype=object)

Answer 2

我发现这个问题出现在numpy版本＆lt; 1.8。我试过最新版本（1.8），没关系。所以我想我必须忍受......

感谢您的帮助。

当一个dtype是一个对象时，numpy masked数组的行为会有所不同

2 个答案: