我已按以下方式生成了一个面具 -
mask_v_co = numpy.ones((numRows_v_co, numCols_v_co)).astype(numpy.uint8)
counter = 0
for i in range(numRows_v_co):
for j in range(numCols_v_co):
if Data_v_co[i,j] < 0:
counter += 1 # Counting missing observation
mask_v_co[i,j] = 0
如何使用numpy masked array module生成掩码,其中0表示无效条目(wherever Data_v_co[i,j] < 0)
,1表示有效条目?
答案 0 :(得分:1)
难道你不能只做以下的事情吗?
import numpy as np
mask = np.ones_like(Data_v_co, dtype='int8')
mask[Data_v_co < 0] = 0
# count zeros
counter = np.prod(mask.shape) - mask.sum()