尝试根据一列中的值屏蔽2D numpy数组

Question

我有以下数组：

[[    6.           105.             2.             8.09841881]
[    6.           105.             4.             9.34220351]
[    6.           105.             6.             9.97663435]
[    6.          1001.             2.             9.57108242]
[    6.          1001.             4.            12.22355794]
[    6.          1001.             6.            13.57295942]
[   12.          1001.             2.            12.37474466]
[   12.          1001.             4.            17.45334004]
[   12.          1001.             6.            19.88499289]
[   18.          1007.             2.            16.09076561]
[   18.          1007.             4.            23.43742275]
[   18.          1007.             6.            27.73041646]]

我试图只提取第一个元素是六个通道的行

print ma.MaskedArray(a, mask=(np.ones_like(a)*(a[:,0]==6.0)).T)

我从问题“ 基于一列中的值掩盖2D numpy数组 ”得到的。 但是，我明白了

File "./Prova.py", line 170, in <module>
print ma.MaskedArray(a, mask=(np.ones_like(a)*(a[:,0]==6.0)).T)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (12,4) (12)

你有一个为什么这不起作用的线索？

这个问题可能很愚蠢，但是因为我刚刚开始编程python，所以请耐心等待。 :-)

Answer 1

设置一些测试数据以进行处理：

>>> a = np.arange(12*4).reshape((12,4))

首先，我们为掩码数组“分配”空间：

>>> mask = np.empty(a.shape,dtype=bool)

现在我们不能直接从a == 6的第一列分配到它，因为它们不是正确的形状：

>>> mask[:,:] = a[:,0] == 6
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (12,4) (12) 

但是，我们可以播放我们的第一列a通过，使之成为一个2-d阵列简单地插入newaxis到正确的形状：

>>> mask[:,:] = (a[:,0] == 6)[:,np.newaxis]

我们可以看到，我们的面具现在是正确的。

>>> mask
array([[ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)

现在我们只是制作我们的蒙面阵列并坐下来欣赏:)。

>>> ma.MaskedArray(a,mask=mask)
masked_array(data =
 [[-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [20 21 22 23]
 [24 25 26 27]
 [28 29 30 31]
 [32 33 34 35]
 [36 37 38 39]
 [40 41 42 43]
 [44 45 46 47]],
             mask =
 [[ True  True  True  True]
 [ True  True  True  True]
 [ True  True  True  True]
 [ True  True  True  True]
 [ True  True  True  True]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]],
       fill_value = 999999)