如何基于具有/相同维度和形状的掩码数组更新 numpy 数组答案

【问题标题】：How to update a numpy array based on a masked array w/ same dimension and shape如何基于具有/相同维度和形状的掩码数组更新 numpy 数组
【发布时间】：2018-12-19 18:43:14
【问题描述】：

我有两个具有相同尺寸和形状的数组。这个nv_arr 数组有空值（-9999）。我创建了一个屏蔽数组nv_mask 来屏蔽除-9999 之外的所有值，以某种方式按位置“更新”这个out 数组，而无需创建新数组。

换句话说，数字 0、3、6 和 2 必须替换为 -9999。我该怎么做？

    >>> nv_arr
     ([[-9999,   123,   -9999],
       [-9999,   444,   444],
       [-9999,   323,   323]])

>>> nv_mask
[[-9999 -- -9999]
 [-9999 -- --]
 [-9999 -- --]]

 >>> out
      ([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

假设nv_mask是MaskedArray，可以调用.mask属性来设置值：

>>> out[~nv_mask.mask] = -9999
>>> out 
array([[-9999,     1, -9999],
       [-9999,     4,     5],
       [-9999,     7,     8]])

【讨论】：

几乎正确；-P .mask 在掩码值处为 True，而不是有效值。
@PaulPanzer 啊，我看到我搞砸了这些数组的初始化，所以我的答案需要一个 ~ 它没有。泰！