将.numpy 掩码数组保存到具有 NaN 的 .numpy 数组，其中 mask == True答案

【问题标题】：Save.npy masked array to a .npy array with NaNs where mask == True将.numpy 掩码数组保存到具有 NaN 的 .numpy 数组，其中 mask == True
【发布时间】：2015-02-26 06:31:54
【问题描述】：

有没有办法将掩码的 3D numpy 数组转换为用 NaN 代替掩码的 numpy 数组？这样我就可以使用np.save 轻松地写出 numpy 数组。另一种方法是找到一种方法来写出被屏蔽的数组，并为被屏蔽的元素提供一些明确的指示符。我试过了：

a = np.ma.zeros((500, 500))
a.dump('test')

但我需要将文件采用某种格式，以便可以将其读入 R。谢谢。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

对the masked array operations page 的扫描显示np.ma.filled 符合您的要求。例如，

import numpy as np

arr = np.arange(2*3*4).reshape(2,3,4).astype(float)
mask = arr % 5 == 0

marr = np.ma.array(arr, mask=mask)
print(np.ma.filled(marr, np.nan))

产量

[[[ nan   1.   2.   3.]
  [  4.  nan   6.   7.]
  [  8.   9.  nan  11.]]

 [[ 12.  13.  14.  nan]
  [ 16.  17.  18.  19.]
  [ nan  21.  22.  23.]]]

或者，您可以使用掩码数组的filled method。 marr.filled(np.nan) 等价于np.ma.filled(marr, np.nan)。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将掩码乘以数据，以便所有被掩码的元素都为零，例如：

a=np.random.rand(500,500)
b=ma.masked_greater(a, .5)
result=b.data*b.mask

然后可以使用

将其转换为 nan

result[result==0] = np.nan

【讨论】：