如何使用Numpy屏蔽数组的一部分？

Question

我想要做的是"掩盖" j元素数组的一个子集,从范围0到k.例如.对于这个数组:

[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5]

掩盖它成为的前两个元素

[NaN, NaN, 0.3, 0.4, 0.5] 

masked_array是否支持此操作？

Answer 1

In [51]: arr=np.ma.array([0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5],mask=[True,True,False,False,False])

In [52]: print(arr)
[-- -- 0.3 0.4 0.5]

或者,如果您已经有一个numpy数组,则可以使用np.ma.masked_less_equal(请参阅链接以获取用于屏蔽特定元素的各种其他操作):

In [53]: arr=np.array([0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5])

In [56]: np.ma.masked_less_equal(arr,0.2)
Out[57]: 
masked_array(data = [-- -- 0.3 0.4 0.5],
             mask = [ True  True False False False],
       fill_value = 1e+20)

或者,如果您希望掩盖前两个元素:

In [67]: arr=np.array([0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.5])

In [68]: arr=np.ma.array(arr,mask=False)

In [69]: arr.mask[:2]=True

In [70]: arr
Out[70]: 
masked_array(data = [-- -- 0.3 0.4 0.5],
             mask = [ True  True False False False],
       fill_value = 1e+20)