Question

我只是想知道是否有人可以帮助我如何使用dask在掩码数组上应用“ sum”或“ mean”之类的函数。我希望仅在没有掩码的值上计算数组的和/平均值。

代码：

import dask.array as da
import numpy as np
import numpy.ma as ma
dset = [1, 2, 3, 4] 
masked = ma.masked_equal(dset, (4)) # lets say 4 should be masked
print(np.sum(masked)) # output: 6
print(np.mean(masked)) # output: 2
print(masked) # output: [1, 2, 3, -]
masked_array = da.from_array(masked, chunks=(4))
print(masked_array.sum().compute(): # output: 10
print(masked_array.mean().compute()) # output: 2.5

有没有一种方法可以使我的掩码和等于np.sum（masked），而掩码均值等于2，而忽略“ 4”值呢？看来numpy可以忽略其计算中的“ 4”，但在这种情况下则不能。

Answer 1

Dask 支持对掩码数组的多种操作，完整列表在 Dask' docs 中可用。

计算屏蔽数组的均值和总和的示例：

import dask
import dask.array as da

dset = da.array([1, 2, 3, 4])
mdata = da.ma.masked_equal(dset, 4)  
print(da.sum(mdata).compute()) # output: 6
print(da.ma.average(mdata).compute()) # output: 2

在达斯克掩蔽

1 个答案: