我需要在函数内修改一部分掩码数组,例如:
import numpy.ma as ma
arr_2d = ma.masked_all((5,5))
arr_3d = ma.masked_all((5,5,5))
arr_3d[0,1] = 5
def func1(arr, val):
arr[:] = val
看起来很简单但是......
>>> func1(arr_3d[0], 1)
>>> arr_3d[0]
masked_array(data =
[[-- -- -- -- --]
[1.0 1.0 1.0 1.0 1.0]
[-- -- -- -- --]
[-- -- -- -- --]
[-- -- -- -- --]],
mask =
[[ True True True True True]
[False False False False False]
[ True True True True True]
[ True True True True True]
[ True True True True True]],
fill_value = 1e+20)
它似乎与共享掩码始终设置在数组的一个片上,以便将掩码作为副本传递给函数
我希望除了明确传递掩码,返回数据副本或传递数据之外,还有某种方法可以修复或绕过它。 带索引的较大数组。
答案 0 :(得分:0)
最近numpy中的警告是:
In [738]: func1(A[1],1)
/usr/local/bin/ipython3:2: MaskedArrayFutureWarning: setting an item on
a masked array which has a shared mask will not copy the mask and also
change the original mask array in the future.
Check the NumPy 1.11 release notes for more information.
http://docs.scipy.org/doc/numpy/release.html#assigning-to-slices-views-of-maskedarray
目前,一个掩码数组的片段包含原始数据的视图和掩码的写时复制视图。因此,对切片掩码的任何更改都将导致生成原始掩码的副本,并且更改新掩码而不是原始掩码。
在此操作之后,A的第1行仍然被屏蔽,但A[
,:]。data`已被更改。
In [757]: B=np.ma.masked_all((5))
...
In [759]: B[0]=5 # direct __setitem__ change to B
In [760]: B
Out[760]:
masked_array(data = [5.0 -- -- -- --],
mask = [False True True True True],
fill_value = 1e+20)
In [761]: func1(B[3:],1)
/usr/local/bin/ipython3:2: MaskedArrayFutureWarning: ....
In [762]: B # no change to mask
Out[762]:
masked_array(data = [5.0 -- -- -- --],
mask = [False True True True True],
fill_value = 1e+20)
In [763]: B.data # but data is changed
Out[763]: array([ 5., 0., 0., 1., 1.])
A[1,:]=1
直接使用屏蔽的__setitem__
,并且可以全权负责设置data
和mask
。在您的函数中A
是原始视图,通过A.__getitem__
调用获得。显然,开发人员担心这个视图掩码的更改是否会影响原始掩码。
我们可能需要看看开发人员的讨论;警告表明最近发生了一些变化。
============
问题不是关于在功能中的使用,而是关于视图
In [764]: B1=B[3:]
In [765]: B1[:]=2
/usr/local/bin/ipython3:1: MaskedArrayFutureWarning:...
In [766]: B
Out[766]:
masked_array(data = [5.0 -- -- -- --],
mask = [False True True True True],
fill_value = 1e+20)
In [767]: B.data
Out[767]: array([ 5., 0., 0., 2., 2.])
警告描述了现在发生的事情,可能还有一段时间。它说这种做法会改变。
根据更改说明建议:
In [785]: B1=B[3:]
In [787]: B1._sharedmask
Out[787]: True
In [790]: B1._sharedmask=False
In [791]: B1[:]=4
In [792]: B1
Out[792]:
masked_array(data = [4.0 4.0],
mask = [False False],
fill_value = 1e+20)
In [793]: B # mask has been changed along with data
Out[793]:
masked_array(data = [5.0 -- -- 4.0 4.0],
mask = [False True True False False],
fill_value = 1e+20)
如此改变
def func1(arr,val):
arr._sharedmask=False
arr[:]=val
将停止警告,并修改原始数组的掩码。