屏蔽2D Numpy数组时出错

Question

我不确定这里使用的是正确的术语，但是我试图使用多个数组中的多个条件来屏蔽numpy数组中的某些值。 例如，我要查找并掩盖X中数组t / l，lat2d，x和m满足特定条件的区域。 所有数组的形状相同：（250,500）。 我尝试了这个：

cs[t < 274.0 | 
   l > 800.0 |
   lat2d > 60 |
   lat2d < -60 | 
   (x > 0 & m > 0.8) |
   (x < -25 & m < 0.2)] = np.nan

输入类型不支持ufunc'bitwise_and'，并且根据强制转换规则“ safe”，不能将输入安全地强制转换为任何受支持的类型。

我替换了＆，| 与和/或得到错误：

ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。 使用a.any（）或a.all（）

我尝试创建蒙版：mask = t <274.0 | l> 800.0 | lat2d> 60 | lat2d <-60 | （x> 0＆m> 0.8）| （x <-25＆m <0.2），以便在蒙版数组中使用但得到相同的错误。

任何想法如何在Python 3中做到这一点？

Answer 1

这只是运算符优先级的问题：

cs[(t < 274.0) | 
   (l > 800.0) |
   (lat2d > 60) |
   (lat2d < -60) |
   ((x > 0) & (m > 0.8)) |
   ((x < -25) & (m < 0.2))] = np.nan

应该管用

Answer 2

您可以使用python函数，然后在数组上应用该函数。

def cond(x):
    if (np.all(t < 274.0) or np.all(l > 800.0) or np.all(lat2d > 60) or \
        np.all(lat2d < -60) or (np.all(x > 0) and np.all(m > 0.8)) or  \
        (np.all(x < -25) and np.all(m < 0.2))):
        return np.nan

然后将此函数应用于数组：

cs[:] = np.apply_along_axis(cond, 0, cs)