小编sal*_*otz的帖子

来自 numpy数组上的 numpy 操作中的屏蔽数组的文档：

numpy.ma 模块附带了大多数 ufunc 的特定实现。每当输入被屏蔽或超出有效域时，具有有效域（例如对数或除法）的一元和二元函数都会返回屏蔽常量：例如：

ma.log([-1, 0, 1, 2])
masked_array(data = [-- -- 0.0 0.69314718056],
             mask = [ True  True False False],
       fill_value = 1e+20)

我遇到的问题是，对于我的计算，我需要知道这些无效操作是在哪里产生的。具体来说，我想要这样：

ma.log([-1, 0, 1, 2])
masked_array(data = [np.nan -- 0.0 0.69314718056],
             mask = [ True  True False False],
       fill_value = 1e+20)

冒着这个问题成为对话的风险，我的主要问题是：

masked_array在计算出的无效值（由fix_invalidnp.nan 和 np.inf 等“固定”的值）不会转换为（并与）掩码值合并的情况下，有什么好的解决方案可以解决这个问题？

我当前的解决方案是计算 上的函数masked_array.data，然后用原始掩码重建掩码数组。但是，我正在编写一个应用程序，它将用户的任意函数映射到许多不同的数组上，其中一些被屏蔽，一些则没有，并且我希望避免仅针对屏蔽数组的特殊处理程序。此外，这些数组在 MISSING、NaN 和 Inf 之间存在区别，这一点很重要，因此我不能只使用带有np.nans 的数组而不是masked值。

此外，如果有人对这种行为存在的原因有任何看法，我想知道。在同一操作中使用此功能似乎很奇怪，因为对未屏蔽值进行操作的结果的有效性实际上是用户的责任，用户可以选择使用该函数来“清理” fix_invalid。

此外，如果有人知道 numpy 中缺失值的进展情况，请分享，因为最旧的帖子是 2011-2012 …

假设我有一个函数，我想选择是否返回结果。这很容易编码：

def foo(N, is_return=False):
    l = []
    for i in range(N):
        print(i)
        if is_return:
            l.append(i)
    if is_return:
        return l

但是现在可以说我希望该函数成为一个生成器。我会写这样的东西：

def foo_gen(N, is_return=False):
    for i in range(N):
        print(i)
        if is_return:
            yield i

所以大概 when is_returnis Falsethenfoo_gen只是一个没有返回值的函数， when is_returnisTrue foo_gen是一个生成器，我希望有两个不同的调用：

In [1]: list(foo_gen(3, is_return=True))
0
1
2
Out[2]: [0, 1, 2]

因为当它是一个生成器并且您必须遍历产生的值时，并且：

>>> In [2]: foo_gen(3)
0
1
2

因为当它不是生成器并且它只是具有副作用并且您不必遍历它时。但是，后一种行为不起作用，而只是返回生成器。你不能从中得到任何东西：

In [3]: list(foo_gen(3, is_return=False))
0
1
2
Out[3]: []

但这并不是很好，并且对于那些不希望必须遍历任何内容以产生副作用的 API 用户来说是令人困惑的。

反正有没有In …