删除一个蒙面数组 - python答案

【问题标题】：memove a masked array - python删除一个蒙面数组 - python
【发布时间】：2012-08-07 23:28:25
【问题描述】：

我有一个不包含数据值的 numpy 数组。我屏蔽了那些没有数据的值，这样它们就不会影响我的计算：

    array = numpy.ma.masked_values(array, options['ndv'], copy=False)

然后我使用 memmove 将 numpy 数组放入共享的 ctypes 数组中：

def ndarray_to_shmem(array):
    """ Converts a numpy.ndarray to a multiprocessing.Array object.

    The memory is copied, and the array is flattened.
    """
    arr = array.reshape((-1, ))
    data = RawArray(_numpy_to_ctypes[array.dtype.type], 
                                    arr.size)
    ctypes.memmove(data, array.data[:], len(array.data))
    return data

返回以下堆栈跟踪：

ctypes.memmove(data, array.data[:], len(array.data))
ctypes.ArgumentError: argument 2: <type 'exceptions.TypeError'>: wrong type

是否可以使用 memmove 将屏蔽数组移动到共享的 ctypes 数组中？

【问题讨论】：

当您移动掩码数组时，您究竟期望发生什么？您是否希望仅获得未屏蔽的值？是否应该将无值条目转换为 nan？
转换为 NaN。在执行一些计算后，我将转换回输入的无数据值。

标签： python arrays numpy ctypes memmove

【解决方案1】：

首先，您需要更改这一行：

ctypes.memmove(data, array.data[:], len(array.data))

看起来像这样：

ctypes.memmove(data, array.data[:].ctypes.data, len(array.data))

第二，ctypes.memmove 不了解掩码数组。相反，只需将蒙版区域设置为 nan 进行复制：

masked = array.copy()
masked[array == options['ndv']] = np.nan

...

ctypes.memmove(data, masked.ctypes.data, len(masked))

【讨论】：

卢克，为什么是第一项？由于您最初的评论，刚刚通过 numpy 文档偶然发现了第二个。谢谢！
使用array.ctypes.data的要求是因为ctypes不了解numpy数组（给定一个numpy数组，ctypes不知道如何定位它包含的数组数据）。属性array.ctypes.data只是一个指向其中包含的内存数组的指针，ctypes能够理解。