numpy中的蒙面阵列操作

这是我的拳头帖子overflow，所以请耐心等待。当然，我试图在网上找到答案，但没有成功。numpy中的蒙面阵列操作

问题：

In [1]: import numpy 
In [2]: import numpy.ma as ma 
In [4]: a = ma.array([[[1,2],[3,4]],[[1,2],[3,4]]], mask=[[[True,False],[False,False]],[[False,False],[False,True]]]) 
In [5]: a 
Out[5]: 
masked_array(data = 
[[[-- 2] 
    [3 4]] 

[[1 2] 
    [3 --]]], 
      mask = 
[[[ True False] 
    [False False]] 

[[False False] 
    [False True]]], 
     fill_value = 999999) 

In [6]: ma.mean(a, axis=0) 
Out[6]: 
masked_array(data = 
[[1.0 2.0] 
[3.0 4.0]], 
      mask = 
[[False False] 
[False False]], 
     fill_value = 1e+20)

但我希望平均函数返回蒙面的输出，如;

In [7]: (a[0]+a[1])/2 
Out[7]: 
masked_array(data = 
[[-- 2] 
[3 --]], 
      mask = 
[[ True False] 
[False True]], 
     fill_value = 999999)

我在这里做错了什么？

来源

2015-09-23 Achim

屏蔽阵列忽略屏蔽值，他们做而不是传播掩码。为了得到你想要的结果，你可以这样做：

>>> np.ma.array(a.data.mean(axis=0), mask=a.mask.any(axis=0)) 
masked_array(data = 
[[-- 2.0] 
[3.0 --]], 
      mask = 
[[ True False] 
[False True]], 
     fill_value = 1e+20)

来源

2015-09-23 11:37:56

感谢@ behzad.nouri 我喜欢'.mask.any（）'方法，因为它可以在任何系列的数学运算后应用。 – Achim

numpy中的蒙面阵列操作

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