Numpy遍历numpy.ma数组，忽略掩码值

在本文中，我们将介绍如何在Numpy中遍历numpy.ma数组并忽略掩码值。numpy.ma模块提供了一种方便的方法来处理缺失值。该模块引入了一个新的数组类型numpy.ma.array，它接受可选的掩码数组，来标识数组中无效的值。这个掩码数组可以是布尔数组，与主数组具有相同的形状。

在numpy中，有许多方法可以遍历一个数组，在这里我们将介绍三种不同的方法来遍历numpy.ma数组并忽略掩码值。

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1. 使用.where()方法

numpy.ma模块中的.where()方法可以返回一个满足条件的元素坐标的元组(nd-array)。我们可以使用它来遍历一个numpy.ma数组。例如，下面是一个使用.where()方法来遍历numpy.ma数组的示例代码：

import numpy as np

data = np.ma.masked_array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, False, True, False, True])

for i, value in np.ndenumerate(data):
    if not data.mask[i]:
        print(value)

在这个示例中，我们将遍历一个numpy数组”data”，其中包含5个元素，第3个和第5个元素被标记为掩码值。我们使用np.ndenumerate()方法来遍历数字和元素的索引。对于每个元素，我们检查相应的掩码值是否为False，如果是，则打印该元素的值。

2. 使用.compress()方法

numpy.ma模块中的.compress()方法可以返回一个数组中满足条件的元素的一维数组。我们可以使用它来遍历一个numpy.ma数组。例如，下面是一个使用.compress()方法来遍历numpy.ma数组的示例代码：

import numpy as np

data = np.ma.masked_array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, False, True, False, True])

for value in data.compress(~data.mask):
    print(value)

在这个示例中，我们将遍历一个numpy数组”data”，其中包含5个元素，第3个和第5个元素被标记为掩码值。我们使用~data.mask来选择非掩码元素，然后使用compress()方法来返回非掩码元素的一维数组。对于每个元素，我们直接打印该元素的值。

3. 使用.flat属性

numpy.ma模块中的.flat属性可以将一个多维数组转换成一个一维的迭代器，并可以在遍历该迭代器时自动跳过掩码元素。例如，下面是一个使用.flat属性来遍历numpy.ma数组的示例代码：

import numpy as np

data = np.ma.masked_array([[1, 2], [3, 4]], mask=[[False, True], [False, False]])

for value in data.flat:
    print(value)

在这个示例中，我们将遍历一个2×2的numpy数组”data”，其中第1个元素（第1行、第2列）被标记为掩码元素。我们使用flat属性来遍历数组。对于每个元素，我们直接打印该元素的值，此时掩码元素会被自动跳过。

总结

本文介绍了如何在Numpy中遍历numpy.ma数组并忽略掩码值。我们介绍了三种不同的方法，包括使用.where()方法、使用.compress()方法和使用.flat属性。这些方法可以让我们更方便地处理缺失值。当我们需要在数据中将缺失值处理为特殊标记的时候，numpy.ma模块是一个非常有用的工具。