试图根据一列中的值屏蔽 2D numpy 数组

Question

我有以下数组：

[[    6.           105.             2.             8.09841881]
[    6.           105.             4.             9.34220351]
[    6.           105.             6.             9.97663435]
[    6.          1001.             2.             9.57108242]
[    6.          1001.             4.            12.22355794]
[    6.          1001.             6.            13.57295942]
[   12.          1001.             2.            12.37474466]
[   12.          1001.             4.            17.45334004]
[   12.          1001.             6.            19.88499289]
[   18.          1007.             2.            16.09076561]
[   18.          1007.             4.            23.43742275]
[   18.          1007.             6.            27.73041646]]

我试图只提取第一个元素为六的行

print ma.MaskedArray(a, mask=(np.ones_like(a)*(a[:,0]==6.0)).T)

我从问题“mask a 2D numpy array based on values in one column”中得到。但是，我得到了

File "./Prova.py", line 170, in <module>
print ma.MaskedArray(a, mask=(np.ones_like(a)*(a[:,0]==6.0)).T)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (12,4) (12)

你知道为什么这不起作用吗？

这个问题可能很愚蠢，但由于我刚开始编写python，请多多包涵。 :-)

Answer 1

设置一些要处理的测试数据：

>>> a = np.arange(12*4).reshape((12,4))

首先，我们为掩码数组“分配”空间：

>>> mask = np.empty(a.shape,dtype=bool)

现在我们不能直接从a == 6 的第一列分配给它，因为它们的形状不正确：

>>> mask[:,:] = a[:,0] == 6
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (12,4) (12) 

但是我们可以通过简单地插入一个 newaxis 来广播我们的第一列 a 到正确的形状，这样它就变成了一个二维数组：

>>> mask[:,:] = (a[:,0] == 6)[:,np.newaxis]

如我们所见，我们的掩码现在是正确的。

>>> mask
array([[ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)

现在我们只需制作蒙面数组，然后坐下来享受吧:)。

>>> ma.MaskedArray(a,mask=mask)
masked_array(data =
 [[-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [20 21 22 23]
 [24 25 26 27]
 [28 29 30 31]
 [32 33 34 35]
 [36 37 38 39]
 [40 41 42 43]
 [44 45 46 47]],
             mask =
 [[ True  True  True  True]
 [ True  True  True  True]
 [ True  True  True  True]
 [ True  True  True  True]
 [ True  True  True  True]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]],
       fill_value = 999999)