Numpy 逆掩码答案

【问题标题】：Numpy inverse maskNumpy 逆掩码
【发布时间】：2013-05-19 10:43:40
【问题描述】：

我想反转我的 numpy 掩码数组中的真/假值。

所以在下面的示例中，我不想屏蔽数据数组中的第二个值，我想屏蔽第一个和第三个值。

下面只是一个例子。我的屏蔽数组是由比以前运行的更长的进程创建的。所以我不能改变掩码数组本身。还有其他方法可以反转值吗？

import numpy
data = numpy.array([[ 1, 2, 5 ]])
mask = numpy.array([[0,1,0]])

numpy.ma.masked_array(data, mask)

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy mask

【解决方案1】：

import numpy
data = numpy.array([[ 1, 2, 5 ]])
mask = numpy.array([[0,1,0]])

numpy.ma.masked_array(data, ~mask) #note this probably wont work right for non-boolean (T/F) values
#or
numpy.ma.masked_array(data, numpy.logical_not(mask))

例如

>>> a = numpy.array([False,True,False])
>>> ~a
array([ True, False,  True], dtype=bool)
>>> numpy.logical_not(a)
array([ True, False,  True], dtype=bool)
>>> a = numpy.array([0,1,0])
>>> ~a
array([-1, -2, -1])
>>> numpy.logical_not(a)
array([ True, False,  True], dtype=bool)

【讨论】：

复制您的示例，我发现logical_not 和波浪号运算符的结果不同。前者导致预期掩码（[[ True False True]]），后者使所有掩码元素为真

【解决方案2】：

最新的 Python 版本也支持 '~' 字符作为 'logical_not'。例如

import numpy
data = numpy.array([[ 1, 2, 5 ]])
mask = numpy.array([[False,True,False]])

result = data[~mask]

【讨论】：