我是python的新手(甚至编程!),所以我会尽可能清楚地解释我的问题.对你们来说这很容易,但我还没有找到满意的结果.
这是问题所在:
我有一个包含负值和正值的数组,比如说:
x = numpy.array([1, 4, 2, 3, -1, -6, -6, 5, 6, 7, 3, 1, -5, 4, 9, -5, -2, -1, -4])
我想总结仅负那些值连续,即,仅总和(-1,-6,-6),总和(-5,-2,-1,-4)等.我已经尝试使用numpy.where,以及基于条件的numpy.split.
例如:
for i in range(len(x)):
if x[i] < 0.:
y[i] = sum(x[i])
但是,正如您所料,我只是得到了数组中所有负值的总和.在这种情况下, sum(-1,-6,-6,-5,-5,-2,-1,-4)可以和我分享一个美学和有效的方法来解决这个问题吗？我将不胜感激.
非常感谢你
我正在尝试插入一个包含屏蔽数据的二维数组。我使用了一些 SciPy 模块的可用方法，包括interp2d, bisplrep/bisplev，以及RectBivariateSpline。作为附加信息，我的数据是一个常规数组，这意味着网格具有相同的维度（在本例中为 1ºX1º）。
话虽如此，有没有办法用 Python 在数组中插入避免屏蔽数据？我还是新手，使用 Python 和 NumPy/SciPy 模块。
我是python的新用户，在深入了解NumPy模块的工作方式方面我很有趣。我正在写一个能够将掩码和未掩码数组都用作数据输入的函数。我已经注意到，有几个numpy的蒙版操作看起来与普通（非蒙版）对应对象相似（甚至可以工作？）。此类功能之一是numpy.zeros和numpy.ma.zeros。有人可以告诉我使用numpy.ma.zerosvs 创建数组的好处numpy.zeros吗？使用遮罩数组时，它会产生实际的不同吗？我已经注意到，当我使用numpy.zeros_like它时，无论是创建遮罩数组还是未遮罩数组都可以正常工作。