计算几个numpy蒙面数组的平均值（masked_all）

Question

首先我是python和编程新手，但你们已经帮了我很多，非常感谢！但我遇到了一个问题，目前为止还没有找到答案：

我有几块板的数据，其中数据表示大量不同点上每块板上的压力。问题是，由于传感器测量压力，这些板不是完美的圆形，有时这些传感器甚至会产生错误，所以我没有任何数据在板内的某个位置。

当我只需要绘制一个板，我会做这样的：

import numpy.ma as ma  

matrix=ma.masked_all((160,65),float) 
for x in range(len(plate.X)): 
    matrix[(plate.Y[x],plate.X[x])]=data.index(plate.measurementname[x]) 
image.pcolormesh(matrix,min,max) 

这工作得很好。现在我有几块盘子，我想绘制每个点的平均压力。因为我不知道任何手段的功能，我想通过板的数量将所有板块一起鸿沟......我尝试以下操作：

import numpy.ma as ma  

meanmatrix=ma.masked_all((160,65),float) 
for plate in plateslist: 
    matrix=ma.masked_all((160,65),float) 
    for x in range(len(plate.X)): 
     matrix[(plate.Y[x],plate.X[x])]=data.index(plate.measurementname[x]) 
    meanmatrix+=matrix 
meanmatrix=meanmatrix/len(plateslist) 
image.pcolormesh(meanmatrix,min,max) 

这工作不错，但有一个问题我不能解决。正如我所说有时一些盘子没有得到所有的数据，因此在情节的某些地方有一个“洞”。现在我的意志矩阵有一个整体，即使其他所有的板块都有数据，整个板块都有一个整体。

我怎样才能确保我不会弄到这些漏洞，或者是否有更平滑的方式让我的“意义矩阵”？ （我希望我的问题是不够清楚......）

编辑：

的问题是不是我没有得到数据的平均值，这实际工作（当然我不喜欢我怎么样这样做，但它的工作原理），问题是我得到了我之前描述的这些“漏洞”。这是困扰我的东西。

Answer 1

好吧，我得到了一个答案：

import numpy.ma as ma  

allplats=ma.masked_all((160,65),float) 
for plate in plateslist: 
    for x in range(len(plate.X)): 
     allplates[(plate.Y[x],plate.X[x])]+=data.index(plate.measurementname[x]) 
allplates=allplates/len(plateslist) 
image.pcolormesh(meanmatrix,min,max) 

这实际工作！所以我猜想在添加两个masked_all数组时，出现了错误...（“愚蠢是愚蠢的做法”） 如果有人有更好的方法来获得每个单一点上所有盘子的平均值，那么阅读它会很好。

Answer 2

编辑：对不起，我误解了这个问题。试试这个：

allplates = ma.masked_all((160, 65, numplates)) 
# fill in allplates 
meanplate = allplates.mean(axis=2) 

这将计算数组的最后一个维度上的平均值，即平均值在一起。缺少值将被忽略。

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刚才的答复：你可以采取屏蔽数组的平均值，它会忽略遗漏值：

>>> X = ma.masked_all((160, 65)) 
>>> X.mean() 
masked 
>>> X[0, 0] = 1 
>>> X.mean() 
1.0 

尽量避免使用matrix作为变量名，但是，因为它也指的是一个NumPy数据结构。