Question

当尝试将熵卷积滤波器应用于从a读取的数字的蒙版二维字段时 netCDF文件遇到两个奇怪的行为

传递从netCDF4 I / O创建的默认掩码数组会触发错误的卷积函数中的错误。

{
  "key": "ctrl+shift+]",
  "command": "editor.unfold",
  "when": "editorTextFocus"
}

使用numpy.where将屏蔽的数组转换为常规的Numpy数组

phi2 = np.where（phi，phi，phi）

修复了复制错误，但随后的输出是

sstC = ap_convolve（sstReg，b2dk）

具有奇怪的值。

Answer 1

解决这些问题的一种方法是使用

转换掩码数组

numpy.ma.filled（）

与 TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-6aeef1d2166f> in <module>() 3 from astropy.convolution import Box2DKernel 4 b2dk=Box2DKernel(9) ----> 5 sstC=ap_convolve(sstReg,b2dk) /nfs/.../decorators.py in convolve(array, kernel, boundary, fill_value, nan_treatment, normalize_kernel, mask, preserve_nan, normalization_zero_tol) 825 name = func.__name__ 826 --> 827 func = make_function_with_signature(func, name=name, **wrapped_args) 828 func = functools.update_wrapper(func, wrapped, assigned=assigned, 829 updated=updated) /nfs/.../decorators.py in wrapper(data, *args, **kwargs) 243 AstropyUserWarning) 244 --> 245 result = func(data, *args, **kwargs) 246 247 if unpack and repack: /nfs/.../convolve.py in convolve(array, kernel, boundary, fill_value, nan_treatment, normalize_kernel, mask, preserve_nan, normalization_zero_tol) 167 # because none of what follows modifies array_internal. 168 array_dtype = array.dtype --> 169 array_internal = array.astype(float, copy=False) 170 else: 171 raise TypeError("array should be a list or a Numpy array") TypeError: astype() got an unexpected keyword argument 'copy'作为掩码值，例如

float('nan')

。这产生未屏蔽的数组phi2=numpy.ma.filled(phi,float('nan'))。这样可以防止发生复制错误。使用卷积中的nan的值会使卷积运算适当调整。没有掩码值将与实际数据进行卷积-通常这不是您想要的！

为什么将netCDF屏蔽的数据加载到Python数组中会导致错误的Box2DKernel卷积问题？

1 个答案: