Question

这是一个我想掩盖的Numpy数组（注意它不是一个严格的2D数组）：

a = array（[array（[0,1,2,3,4]），array（[0,1]），array（[0,1,2,3,4]）]，dtype =对象）

然而，这似乎是不可能的。我想了解为什么，以及可能如何处理这种示例，我从一个值中获取一个掩码，将其应用于另一个具有相同形状的数组。

非常感谢。

Answer 1

这是一个对象dtype数组，包含3个元素（恰好是数组本身）：

In [94]: a = np.array([np.array([0, 1, 2, 3, 4]), np.array([0, 1]), np.array([0,
    ...:  1, 2, 3, 4])], dtype=object)
In [95]: a
Out[95]: array([array([0, 1, 2, 3, 4]), array([0, 1]), array([0, 1, 2, 3, 4])], dtype=object)
In [96]: a.shape
Out[96]: (3,)
In [97]: a[1]
Out[97]: array([0, 1])

mask是什么意思？

我可以对它应用一个布尔索引：

In [99]: a[np.array([True,False,True])]
Out[99]: array([array([0, 1, 2, 3, 4]), array([0, 1, 2, 3, 4])], dtype=object)

a==np.array([0,1])发出警告并False;通常==（和其他比较测试）不适用于对象dtype数组。

Answer 2

你可能需要的是使用可以保存缺失值的Pandas DataFrames。在你的情况下，你可以做这样的事情：

__aeabi_dadd

DataFrames非常强大，当你想到的东西更像电子表格而非矩阵时，它们有比Numpy数组更合适的方法。

numpy mask un-shaped N维数组

2 个答案: