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如何加速numpy数组屏蔽？
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在代码中，我有一个形状为(106906，)和dtype=int64的numpy数组tt。在分析器的帮助下，我发现mask[tt]=True下面的第二行相当慢。有没有什么办法可以加速它？
浏览 15提问于2020-09-29得票数 2
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我能做些什么来加速numpy中的掩码数组吗？我有一个非常低效的函数，我将其重写为使用掩码数组(我可以只掩码行，而不是像我所做的那样复制和删除行)。然而，我震惊地发现被屏蔽的函数慢了10倍，因为被屏蔽的数组要慢得多。以下面的代码为例(对我来说，屏蔽的速度要慢6倍以上)：import numpy as np
def test(row):
浏览 1提问于2011-04-23得票数 24
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在我的程序中，我生成了一个2Dnumpy数组，其中一些条目丢失了(不是"nan“类型的不存在，而是"None”类型，即NoneType)。通常，要掩蔽所有值为2的条目，我会这样做在这种情况下，无论我如何尝试第一个参数，这似乎都不起作用。有什么想法？
浏览 4提问于2010-07-16得票数 6
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Numpy逆掩码
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我想反转我的numpy掩码数组中的true/false值。下面只是一个例子。我的掩码数组是由一个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。有没有其他方法可以反转这些值？import numpymask = numpy.array([[0,1,
浏览 1提问于2013-05-24得票数 19
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False,4)],数据是使用类似于的方法从该数组中选择的condit=(x['status']=='label1')&(x['select']==True)
x_subids=numpy.where(condit
浏览 0提问于2010-11-06得票数 3
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我希望numpy digitize忽略数组中的一些值。为此，我用NaN替换了不需要的值，并屏蔽了NaN值：A = np.ma.array(A, mask=np.isnan(A))
尽管如此，np.digitize还是将屏蔽值作为有没有其他方法可以让np.digitize忽略屏蔽值(或NaN)？
浏览 19提问于2019-11-19得票数 0
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我有一个数字数组y 1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,61)我需要屏蔽y中的元素6。然后，我需要屏蔽X中的相应行。如何在numpy中执行此操作？
浏览 0提问于2012-09-12得票数 1
如何测试numpy数组中的每个元素是否都被屏蔽了？这是我想要做的：masked_min = numpy.ma.min(x) #do some stuff only if masked_min is a value>>> x = numpy.ma.array(numpy</e
浏览 0提问于2012-06-03得票数 6
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我有以下代码： import numpy.random as random
def getRowData如何转换int数组？
浏览 0提问于2019-03-28得票数 0
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我有一个不包含任何数据值的numpy数组。我使用以下命令屏蔽那些无数据值，以便它们不会影响我的计算：然后，我使用memmove将numpy数组放入一个共享的ctypes数组中，方法是： """ Converts a
浏览 1提问于2012-08-08得票数 1
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我将加速度样本存储在numpy数组中，并希望逐个样本地计算速度，从加速度数据中返回为数组。我查看了各种numpy /scipy函数，但没有找到任何线索。谢谢；
浏览 2提问于2019-01-23得票数 0
import numpy as npstartx = 1endx = 7如何在数组(startx, starty) -> (endx, endy)上屏蔽宽度为3的行a？
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
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屏蔽多维NumPy数组
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我想掩码一个多维数组，比如形状为N x N x N x N的四维数组A，其中最后三个维度有不同的掩码(a、b和c)。因此，a、b和c是长度为N的值为True和False的向量。尝试将A屏蔽为A[:,a,b,c]会产生异常(这会尝试做什么？)，A[:,:,:,d][:,:,c][:,b]可以工作，但会创建不必要的中间层。如果我对每个维度都有掩码，我会使用它们作为A[numpy.ix_(a, b, c, d)]来创建一个中间索引数组，但我不想创建一个到处都是True的虚拟掩码a。谢谢。编辑：
import <
浏览 0提问于2018-10-09得票数 1
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让numpy.ma处理我的数据时遇到了问题。我确定我以前用过它来屏蔽空白值，但是我不知道怎么做。这是一个代码片段，显示了我遇到的问题。import numpy as npprint x[['0'
浏览 0提问于2013-01-26得票数 1
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我有一个2Dnumpy数组，我需要根据一个条件对它进行掩码，这样我就可以对被掩码的数组应用一个操作，然后将掩码的值恢复到原来的值。例如：condition = np.random.randint(0, 2, (3,3))但是，在对被屏蔽的数组应用给定的操作之后，如何将
浏览 0提问于2015-01-06得票数 5
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我一直在浏览numpy文档，查找蒙面数组(我非常喜欢并经常使用)，并发现和影响了属性，但我找不到对该属性的用途的解释。
因此:硬和软屏蔽的numpy数组有什么区别？
浏览 7提问于2022-01-06得票数 3
我有一个想要规格化的numpy数组。但是这个数组也包含很少的NaN值。所以我使用了下面的代码来屏蔽数组，然后进行规范化。np.isnan(my_array))my_array_normalized = my_array_masked/normTypeError: Object o
浏览 28提问于2020-05-15得票数 0
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我注意到屏蔽数组也会触发RuntimeWarning: divide by zero encountered in log warnings。考虑以下两个例子：>>> import numpy as np>>> np.log(y)>>> import numpy as np
>>> y = np.zer
浏览 6提问于2022-08-08得票数 0
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有没有一种方法可以枚举被屏蔽的numpy ndarray的非屏蔽位置(例如，像ndenumerate对常规ndarrays所做的那样，但忽略所有被屏蔽的条目)？编辑:更准确地说:枚举不仅应该跳过被屏蔽的条目，还应该显示原始数组中未被屏蔽的条目的索引。例如，如果一维数组的前五个元素被屏蔽，而下一个元素的未屏蔽值为3，则枚举应以类似于((5,), 3), ...的内容开始。
谢谢!PS:请注意，尽管可以将ndenumer
浏览 4提问于2011-12-24得票数 7
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在Numpy Python 1.8.0中：testC = numpy.ma.masked_array([1,2],[True,True]).min()
print type(testC) # -> <class 'numpy.ma.core.MaskedConstant
浏览 3提问于2014-07-29得票数 0
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